메이퇀, 엔비디아 없이 훈련한 1.6조 파라미터 LongCat 2.0 오픈소스 공개
메이퇀이 1.6조 파라미터 규모의 MoE 모델 LongCat 2.0을 오픈소스로 공개했다. 주목할 점은 35조 토큰 이상의 사전 훈련을 엔비디아 GPU 없이 AI ASIC 슈퍼클러스터만으로 완주했다는 점이다. 코딩 및 에이전트 벤치마크에서 상위 모델급 성능을 내며 대체 칩의 훈련 가능성을 증명했다.
메이퇀이 1.6조 파라미터 규모의 MoE 모델 LongCat 2.0을 오픈소스로 공개했다. 주목할 점은 35조 토큰 이상의 사전 훈련을 엔비디아 GPU 없이 AI ASIC 슈퍼클러스터만으로 완주했다는 점이다. 코딩 및 에이전트 벤치마크에서 상위 모델급 성능을 내며 대체 칩의 훈련 가능성을 증명했다.