美团把万亿参数模型开源了，还顺手整了个CatPaw

万亿参数开源了，还是国产算力卡训出来的

这周技术圈最让我精神一振的消息，是美团把 LongCat 2.0 给开源了。总参数 1.6T，平均激活 48B，原生支持 1M 超长上下文。说实话，参数数字看多了容易麻木，但有一个细节是真的硬核：这是第一个在五万张国产算力卡上完成全流程训练和推理的万亿参数模型。

懂行的人应该知道这意味着什么。过去几年我们聊大模型，绕不开"卡脖子"三个字，训练跑在谁的卡上，某种程度上决定了话语权在谁手里。这次美团用国产算力卡把 1.6T 的模型从头训到尾，等于在"国产算力能不能扛起万亿模型"这个问题上，交了一份相当有分量的答卷。

美团这次没有只丢一个模型出来就完事。跟 LongCat 2.0 配套上线的，是一个叫 CatPaw 的全场景 AI Agent 平台，主打"开箱即用"的智能工作台，外加企业级的 Agent 开发托管能力。

我特意去看了下它的设计思路，几个点挺有意思：

第一，全时段多端协作。移动端 App 和 PC 客户端双端实时同步，云端模式 7×24 小时不间断跑，就算你本地关机断网，任务照样在云端推进。做完打开手机就能看结果。这种"人下班、活不停"的模式，对很多打工人来说比模型参数实在多了。

第二，深度绑定了本地生活场景。美团十几年攒下来的门店经营、评价体系、营销转化、履约配送这些行业认知，被封装成了一个个即装即用的"专家"和技能。门店评价诊断、商品文案生成、营销物料设计评估、活动策划，这些以前要专门请人干的活，现在对话就能搞定。

第三，支持把工作方式沉淀成资产。内嵌浏览器可以把操作过程一键录制，把日常高频流程自动变成专属技能。这个功能我特别喜欢——团队里最熟练的那个人，他的干活路径可以被复制下来，新人照着用就行，经验不再跟着人走。

判断一个 AI 平台靠不靠谱，别听发布会，看内部落地数据。美团官方给出的数字是：CatPaw 已经覆盖内部 9 万员工，搭建了 3 万个 Agent，在多个真实业务场景里完成了验证。

9 万员工是什么概念？很多中型互联网公司全公司都没这么多人。这说明它不是实验室里自嗨的产品，而是真的在拿自己的业务当试验田，跑通了才往外推。这种"自己先吃"的做法，比任何宣传语都有说服力。

企业端还有个东西叫 Managed Agents，可以直接在飞书、企微里 @ 一个"数字员工"来干活，扫码就能用。租户间数据严格隔离，凭证集中托管，支持私有化部署。对合规要求高的公司来说，这几个点基本是刚需。

我的感受是，2026 年的 AI 竞争已经明显换赛道了。前两年大家拼的是"谁的模型跑得动"，今年拼的是"谁的模型用得好"。LongCat 2.0 开源解决的是"跑得动"的问题，CatPaw 解决的是"用得好"的问题——让一个普通运营、一个门店老板，不用懂提示词工程，也能把 AI 用起来。

对了，它那个沙箱环境百毫秒级冷启动、闲时自动释放的设计也值得提一嘴，做 Agent 托管的朋友可以去参考一下，成本控制思路挺清晰的。

最后说句实在的：开源 + 行业落地 + 国产算力，这三件事叠在一起，含金量比单纯刷参数榜高多了。接下来就看生态能不能长起来了。