longcat 2.0 (1.6T, ~48B active) weights are now open under MIT license
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美團（Meituan）推出的 LongCat 2.0 大型語言模型正式開放原始碼，這是一個令人驚豔的技術突破。該模型擁有高達 1.6 兆（1.6T）的參數，但採用混合專家架構（MoE），實際運作時僅激活約 480 億（48B）參數。這種設計讓它兼具了超大模型的強大能力與較低推理成本。更棒的是，它以 MIT 授權發布，意味著開發者可以將其用於商業項目，這無疑為本地部署（Local LLaMA）生態系注入了一劑強心針，讓使用者能以更低的門檻體驗頂級模型的性能。
I benchmarked 13 models at 65K-128K context to find out what actually matters for agentic workloads
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在 AI Agent（智能代理）應用日益普及的當下，如何處理超長上下文（65K 到 128K token）成為關鍵挑戰。這篇貼文作者對 13 款熱門模型進行了嚴格的基準測試，旨在找出在實際 Agent 任務中，哪些模型表現真正出色。對於那些依賴長上下文來記憶指令或處理龐大資料的開發者來說，這份數據提供了極具價值的參考，幫助大家避開宣稱支援長上下文但實際表現不佳的模型，找到真正適合高負載工作的解決方案。