中国・美団のLongCat-2.0、Nvidia不使用で1.6兆パラメータモデルの学習に成功
中国・美団のLongCat-2.0、Nvidia不使用で1.6兆パラメータモデルの学習に成功
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| ジャンル | AI |
| 日付 | 2026-07-01 |
| 元記事 | The Decoder |
要約
中国の大手テック企業・美団（Meituan）が開発したLongCat-2.0は、5万台以上の国産AIチップクラスターを使い1.6兆パラメータ規模のモデルを35兆トークン以上で学習させることに成功した。2022年以降の米国輸出規制によりNvidiaチップの入手が制限される中での達成であり、中国の技術的自立能力を示す成果として注目される。ベンチマーク結果はSWE-bench Proや多言語コーディングで欧米モデルを上回る一方、IFEvalやGPQAなど一般知識テストでは劣る部分もある。なお同モデルはHugging Faceなど公開プラットフォームでは未公開であり、性能の独立検証が行われていない点は課題として残る。米国の輸出規制が中国のAI開発を抑制する効果についての議論に影響を与えうる結果であり、今後の地政学的AI競争の文脈でも重要な事例となる。