5万国产卡跑出万亿模型：LongCat-2.0与人才计划

新智元这篇报道把 LongCat-2.0 和一项人才计划放在同一条故事线上：模型侧，文章称 LongCat-2.0 于 6 月底发布并开源，是首个在五万张国产算力集群上完成全流程训练与推理的万亿参数模型；组织侧，美团从北斗计划中独立出 LongCat 顶尖人才校招，面向基础模型、AI Infra、Agentic 模型训练、多模态交互与具身智能等方向。1

原文还提到，LongCat-2.0 预览版本曾通过 OpenRouter 与 longcat.ai 面向全球开发者开放调用，并一度进入 OpenRouter 全球调用量前三。模型家族图中同时出现基础模型、多模态、视频、音频、Agent 和具身方向的成员。这里的「首个」「前三」和模型定位都属于文章披露，不能替代独立模型评测。1

报道把人才策略概括为更高的人均算力、扁平组织、目标第一和不内部赛马，并称薪酬按能力与价值贡献定价、不设绝对值限制。它想表达的不是「有卡就一定赢」，而是美团试图把算力供给、研究自由和组织协作一起变成模型团队的吸引力。1

2023 年先构建千亿模型训练 Infra，2024 年规模化使用国产卡并推进 MoE，2025 年继续上推到数千亿，2026 年完成 LongCat-2.0 训练。时间线与人才计划均来自这篇报道，数字和路线应按媒体披露理解。