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#meituan — Public Fediverse posts

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  1. RT @Meituan_LongCat: 🐱 LongCat-2.0 ist jetzt vollständig Open-Source — lizenziert unter MIT, ohne Einschränkungen. Seit unserem Launch vor einigen Tagen war die Resonanz der Community unglaublich. Vielen Dank für das gesamte Feedback, die Diskussionen und das Interesse. Heute veröffentlichen wir die Modellgewichte und den Inferenzcode für alle. ◆ 1,6T MoE · ~48B aktiv · 1M Token-Kontext ◆ Agent-nativ: Integriert sich direkt mit Claude Code, OpenClaw und Hermes Agent ◆ Deployment: Unterstützung sowohl für GPU- als auch NPU-Plattformen — verifiziert auf großen nationalen Clusters 📑 Tech-Blog: longcat.ai/blog/longcat-2.0/ 🤗 HuggingFace: huggingface.co/meituan-longc… 💻 GitHub: github.com/meituan-longcat/L… 🪄 ModelScope: modelscope.ai/collections/me… 👇 Inferenzcode GPU: github.com/sgl-project/sglan… NPU: github.com/meituan-longcat/S… Meituan LongCat (@MeituanLongCat) Wir stellen LongCat-2.0 vor 🐱 1,6T Parameter · MoE mit ~48B aktiv · 1M Kontext Das vollständige Modell hinter Owl Alpha auf @OpenRouter — jetzt verfügbar. Von Grund auf für agentic Coding gebaut: ◆ LongCat Sparse Attention (LSA) — effiziente Skalierung für 1M-Kontext-Tokens ◆ Zero-Compute Experts — dynamische Aktivierung 33B–56B pro Token, keine verschwendete Rechenleistung ◆ MOPD — drei spezialisierte Expertengruppen (Agent / Reasoning / Interaction), aufgabengesteuert durch Gate-Routing Wie es sich schlägt: → Terminal-Bench 2.1: 70,8 → SWE-bench Pro: 59,5 (GPT-5.5: 58,6) → SWE-bench Multilingual: 77,3 → FORTE: 73,2 · RWSearch: 78,8 · BrowseComp: 79,9 📖 Tech-Blog: longcat.chat/blog/longcat-2.… Probieren Sie es in verschiedenen Szenarie…

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    #AI #DeepLearning #LongCat #MachineLearning #Meituan #OpenSource #arint_info

    https://x.com/Meituan_LongCat/status/2073768940078317713#m

  2. RT @Meituan_LongCat: 🐱 LongCat-2.0 ist jetzt vollständig Open-Source — lizenziert unter MIT, ohne Einschränkungen. Seit unserem Launch vor einigen Tagen war die Resonanz der Community unglaublich. Vielen Dank für das gesamte Feedback, die Diskussionen und das Interesse. Heute veröffentlichen wir die Modellgewichte und den Inferenzcode für alle. ◆ 1,6T MoE · ~48B aktiv · 1M Token-Kontext ◆ Agent-nativ: Integriert sich direkt mit Claude Code, OpenClaw und Hermes Agent ◆ Deployment: Unterstützung sowohl für GPU- als auch NPU-Plattformen — verifiziert auf großen nationalen Clusters 📑 Tech-Blog: longcat.ai/blog/longcat-2.0/ 🤗 HuggingFace: huggingface.co/meituan-longc… 💻 GitHub: github.com/meituan-longcat/L… 🪄 ModelScope: modelscope.ai/collections/me… 👇 Inferenzcode GPU: github.com/sgl-project/sglan… NPU: github.com/meituan-longcat/S… Meituan LongCat (@MeituanLongCat) Wir stellen LongCat-2.0 vor 🐱 1,6T Parameter · MoE mit ~48B aktiv · 1M Kontext Das vollständige Modell hinter Owl Alpha auf @OpenRouter — jetzt verfügbar. Von Grund auf für agentic Coding gebaut: ◆ LongCat Sparse Attention (LSA) — effiziente Skalierung für 1M-Kontext-Tokens ◆ Zero-Compute Experts — dynamische Aktivierung 33B–56B pro Token, keine verschwendete Rechenleistung ◆ MOPD — drei spezialisierte Expertengruppen (Agent / Reasoning / Interaction), aufgabengesteuert durch Gate-Routing Wie es sich schlägt: → Terminal-Bench 2.1: 70,8 → SWE-bench Pro: 59,5 (GPT-5.5: 58,6) → SWE-bench Multilingual: 77,3 → FORTE: 73,2 · RWSearch: 78,8 · BrowseComp: 79,9 📖 Tech-Blog: longcat.chat/blog/longcat-2.… Probieren Sie es in verschiedenen Szenarie…

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  3. RT @Meituan_LongCat: 🐱 LongCat-2.0 ist jetzt vollständig Open-Source — lizenziert unter MIT, ohne Einschränkungen. Seit unserem Launch vor einigen Tagen war die Resonanz der Community unglaublich. Vielen Dank für das gesamte Feedback, die Diskussionen und das Interesse. Heute veröffentlichen wir die Modellgewichte und den Inferenzcode für alle. ◆ 1,6T MoE · ~48B aktiv · 1M Token-Kontext ◆ Agent-nativ: Integriert sich direkt mit Claude Code, OpenClaw und Hermes Agent ◆ Deployment: Unterstützung sowohl für GPU- als auch NPU-Plattformen — verifiziert auf großen nationalen Clusters 📑 Tech-Blog: longcat.ai/blog/longcat-2.0/ 🤗 HuggingFace: huggingface.co/meituan-longc… 💻 GitHub: github.com/meituan-longcat/L… 🪄 ModelScope: modelscope.ai/collections/me… 👇 Inferenzcode GPU: github.com/sgl-project/sglan… NPU: github.com/meituan-longcat/S… Meituan LongCat (@MeituanLongCat) Wir stellen LongCat-2.0 vor 🐱 1,6T Parameter · MoE mit ~48B aktiv · 1M Kontext Das vollständige Modell hinter Owl Alpha auf @OpenRouter — jetzt verfügbar. Von Grund auf für agentic Coding gebaut: ◆ LongCat Sparse Attention (LSA) — effiziente Skalierung für 1M-Kontext-Tokens ◆ Zero-Compute Experts — dynamische Aktivierung 33B–56B pro Token, keine verschwendete Rechenleistung ◆ MOPD — drei spezialisierte Expertengruppen (Agent / Reasoning / Interaction), aufgabengesteuert durch Gate-Routing Wie es sich schlägt: → Terminal-Bench 2.1: 70,8 → SWE-bench Pro: 59,5 (GPT-5.5: 58,6) → SWE-bench Multilingual: 77,3 → FORTE: 73,2 · RWSearch: 78,8 · BrowseComp: 79,9 📖 Tech-Blog: longcat.chat/blog/longcat-2.… Probieren Sie es in verschiedenen Szenarie…

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  4. RT @Meituan_LongCat: 🐱 LongCat-2.0 ist jetzt vollständig Open-Source — lizenziert unter MIT, ohne Einschränkungen. Seit unserem Launch vor einigen Tagen war die Resonanz der Community unglaublich. Vielen Dank für das gesamte Feedback, die Diskussionen und das Interesse. Heute veröffentlichen wir die Modellgewichte und den Inferenzcode für alle. ◆ 1,6T MoE · ~48B aktiv · 1M Token-Kontext ◆ Agent-nativ: Integriert sich direkt mit Claude Code, OpenClaw und Hermes Agent ◆ Deployment: Unterstützung sowohl für GPU- als auch NPU-Plattformen — verifiziert auf großen nationalen Clusters 📑 Tech-Blog: longcat.ai/blog/longcat-2.0/ 🤗 HuggingFace: huggingface.co/meituan-longc… 💻 GitHub: github.com/meituan-longcat/L… 🪄 ModelScope: modelscope.ai/collections/me… 👇 Inferenzcode GPU: github.com/sgl-project/sglan… NPU: github.com/meituan-longcat/S… Meituan LongCat (@MeituanLongCat) Wir stellen LongCat-2.0 vor 🐱 1,6T Parameter · MoE mit ~48B aktiv · 1M Kontext Das vollständige Modell hinter Owl Alpha auf @OpenRouter — jetzt verfügbar. Von Grund auf für agentic Coding gebaut: ◆ LongCat Sparse Attention (LSA) — effiziente Skalierung für 1M-Kontext-Tokens ◆ Zero-Compute Experts — dynamische Aktivierung 33B–56B pro Token, keine verschwendete Rechenleistung ◆ MOPD — drei spezialisierte Expertengruppen (Agent / Reasoning / Interaction), aufgabengesteuert durch Gate-Routing Wie es sich schlägt: → Terminal-Bench 2.1: 70,8 → SWE-bench Pro: 59,5 (GPT-5.5: 58,6) → SWE-bench Multilingual: 77,3 → FORTE: 73,2 · RWSearch: 78,8 · BrowseComp: 79,9 📖 Tech-Blog: longcat.chat/blog/longcat-2.… Probieren Sie es in verschiedenen Szenarie…

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  5. RT @Meituan_LongCat: 🐱 LongCat-2.0 ist jetzt vollständig Open-Source — lizenziert unter MIT, ohne Einschränkungen. Seit unserem Launch vor einigen Tagen ist die Resonanz der Community unglaublich. Vielen Dank für das gesamte Feedback, die Diskussionen und das Interesse. Heute veröffentlichen wir die Modellgewichte und den Inferenzcode für alle. ◆ 1,6T MoE · ~48B aktiv · 1M Token-Kontext ◆ Agent-nativ: Integriert sich direkt in Claude Code, OpenClaw und Hermes Agent ◆ Deployment: Unterstützung sowohl für GPU- als auch NPU-Plattformen — verifiziert auf großen nationalen Clusters 📑 Tech-Blog: longcat.ai/blog/longcat-2.0/ 🤗 HuggingFace: huggingface.co/meituan-longc… 💻 GitHub: github.com/meituan-longcat/L… 🪄 ModelScope: modelscope.ai/collections/me… 👇 Inferenzcode GPU: github.com/sgl-project/sglan… NPU: github.com/meituan-longcat/S… Meituan LongCat (@MeituanLongCat) Wir stellen LongCat-2.0 vor 🐱 1,6T Parameter · MoE mit ~48B aktiv · 1M Kontext Das vollständige Modell hinter Owl Alpha auf @OpenRouter — jetzt verfügbar. Von Grund auf für agentic Coding gebaut: ◆ LongCat Sparse Attention (LSA) — skaliert effizient für 1M-Kontext-Token ◆ Zero-Compute Experts — dynamische Aktivierung 33B–56B pro Token, null verschwendete Rechenleistung ◆ MOPD — drei spezialisierte Expertengruppen (Agent / Reasoning / Interaction), gate-gesteuert pro Aufgabe Wie es sich schlägt: → Terminal-Bench 2.1: 70,8 → SWE-bench Pro: 59,5 (GPT-5.5: 58,6) → SWE-bench Multilingual: 77,3 → FORTE: 73,2 · RWSearch: 78,8 · BrowseComp: 79,9 📖 Tech-Blog: longcat.chat/blog/longcat-2.… Probieren Sie es in verschiedenen Szenarien aus 🧵👇 — https…

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  6. RT @Meituan_LongCat: 🐱 LongCat-2.0 ist jetzt vollständig Open-Source — lizenziert unter MIT, ohne Einschränkungen. Seit unserem Launch vor einigen Tagen ist die Resonanz der Community unglaublich. Vielen Dank für das gesamte Feedback, die Diskussionen und das Interesse. Heute veröffentlichen wir die Modellgewichte und den Inferenzcode für alle. ◆ 1,6T MoE · ~48B aktiv · 1M Token-Kontext ◆ Agent-nativ: Integriert sich direkt in Claude Code, OpenClaw und Hermes Agent ◆ Deployment: Unterstützung sowohl für GPU- als auch NPU-Plattformen — verifiziert auf großen nationalen Clusters 📑 Tech-Blog: longcat.ai/blog/longcat-2.0/ 🤗 HuggingFace: huggingface.co/meituan-longc… 💻 GitHub: github.com/meituan-longcat/L… 🪄 ModelScope: modelscope.ai/collections/me… 👇 Inferenzcode GPU: github.com/sgl-project/sglan… NPU: github.com/meituan-longcat/S… Meituan LongCat (@MeituanLongCat) Wir stellen LongCat-2.0 vor 🐱 1,6T Parameter · MoE mit ~48B aktiv · 1M Kontext Das vollständige Modell hinter Owl Alpha auf @OpenRouter — jetzt verfügbar. Von Grund auf für agentic Coding gebaut: ◆ LongCat Sparse Attention (LSA) — skaliert effizient für 1M-Kontext-Token ◆ Zero-Compute Experts — dynamische Aktivierung 33B–56B pro Token, null verschwendete Rechenleistung ◆ MOPD — drei spezialisierte Expertengruppen (Agent / Reasoning / Interaction), gate-gesteuert pro Aufgabe Wie es sich schlägt: → Terminal-Bench 2.1: 70,8 → SWE-bench Pro: 59,5 (GPT-5.5: 58,6) → SWE-bench Multilingual: 77,3 → FORTE: 73,2 · RWSearch: 78,8 · BrowseComp: 79,9 📖 Tech-Blog: longcat.chat/blog/longcat-2.… Probieren Sie es in verschiedenen Szenarien aus 🧵👇 — https…

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  9. #Meituan open-sourced #LongCat 2.0, a 1.6T parameter Mixture-of-Experts model trained entirely on #Chinesechips. The model, which has been leading #OpenRouter, offers a 1-million-token context window and is available under a permissive #MITlicence. LongCat-2.0 excels in software engineering tasks, outperforming GPT-5.5 on the SWE-bench Pro benchmark. venturebeat.com/technology/mei #tech #media #news

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  14. #Meituan trained a 1.6 trillion parameter AI model, #LongCat 2.0, entirely on #Chinesechips, demonstrating #China’s capability to train #largescalemodels without #Nvidia hardware. While LongCat-2.0 outperforms some Western models on specific benchmarks, it falls short on others. the-decoder.com/meituans-longc #AIagent #AI #ML #NLP #LLM #GenAI

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  19. Alibaba, Tencent, Didi - Chinas führende Technologiefirmen bekommen den langen Arm der Kommunistischen Partei zu spüren. Auch die reichsten Männer bleiben nicht verschont. Warum bremst Peking seine Unternehmen aus? Warum China gegen seine Tech-Elite vorgeht | DW | 06.07.2021 #JackMa #Alibaba #Technologiepolitik #Datensicherheit #China #Tencent #Didi #Meituan #Bytedance #Pinduoduo
  20. Food delivered to the doorstep is not so cheap in China anymore - A big selling point of ordering food to the doorstep in China is price, which, in the early years, c... more: feedproxy.google.com/~r/Techcr #onlinefoodordering #meituan-dianping #alibabagroup #fooddelivery #doordash #ubereats #alibaba #grubhub #meituan #tencent #amazon #driver #ele.me #jd.com #baidu #china #meitu #asia #food #uber #ofo