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Meituan: LongCat 2.0

meituan/longcat-2.0

Pesos del modelo
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LongCat 2.0 is a sparse mixture-of-experts language model from Meituan, with 48B active parameters out of 1.6T total. It is suited for coding, repository-level changes, long-horizon problem solving, and agentic workflows.

Modalidades
Precio de entrada / salida
60 % de descuento
0,30 US$ / 1,20 US$por 1M
Contexto
1,0M
Publicado
20 jul 2026
Comparar
ProveedoresPreciosRendimientoTiempo de actividadPruebas de rendimientoAplicacionesActividadPreguntas frecuentesExplorar

Proveedores

Este modelo está alojado por un único proveedor. OpenRouter le reenvía todas las solicitudes directamente, sin necesidad de tomar decisiones de enrutamiento.

Precios

El precio medio que los clientes pagan realmente por este modelo, junto a los precios que publican los proveedores. El uso de caché y los descuentos hacen que el precio realmente pagado a menudo sea muy inferior al publicado.

Rendimiento

La velocidad de generación indica lo rápido que escribe el modelo (tokens por segundo: cuanto mayor, mejor). La latencia es el tiempo total de ida y vuelta (cuanto menor, mejor). TTFT es el tiempo hasta el primer token: cuánto tarda en aparecer algo en pantalla (cuanto menor, mejor).

Tiempo de actividad

El tiempo de actividad es el porcentaje de los últimos 3 días en que al menos un proveedor respondía a las solicitudes. La disponibilidad es el porcentaje de tiempo en que la inferencia se sirvió correctamente. OpenRouter supervisa continuamente y utiliza el siguiente mejor proveedor cuando uno devuelve un error.

Pruebas de rendimiento

Puntuaciones en evaluaciones estandarizadas y respuestas de este modelo a instrucciones compartidas de las pruebas de referencia. Los porcentajes más altos son mejores, y cada posición indica dónde se sitúa este modelo entre los modelos evaluados en esa fuente.

Resumen de puntuaciones en pruebas de rendimiento de Meituan: LongCat 2.0 (Artificial Analysis)
FuentePrueba de rendimientoPuntuación
Artificial AnalysisLongCat 2.0 Coding Index45,3
Artificial AnalysisLongCat 2.0 Agentic Index14,0
Artificial AnalysisLongCat 2.0 GPQA Diamond78.0%
Artificial AnalysisLongCat 2.0 HLE33.7%
Artificial AnalysisLongCat 2.0 AA-LCR65.0%
Artificial AnalysisLongCat 2.0 τ-Bench Banking13.2%
Artificial AnalysisLongCat 2.0 GDPval-AA18.8%
Artificial AnalysisLongCat 2.0 CritPt2.6%
Artificial AnalysisLongCat 2.0 SciCode36.3%
Artificial AnalysisLongCat 2.0 Terminal-Bench 4.00.0%
Artificial AnalysisLongCat 2.0 Terminal-Bench 2.150.2%

Aplicaciones

Aplicaciones públicas que envían más tráfico a este modelo. Una buena señal de cómo son las cargas de trabajo reales en producción, y una pista sobre los casos de uso para los que este modelo es más adecuado.

Actividad

Volumen de tokens y tráfico de solicitudes a este modelo a lo largo del tiempo.

API

Código listo para usar para llamar a este modelo. La API de OpenRouter es compatible con OpenAI: la mayoría de los SDK funcionan con solo cambiar la URL base. Lo único que cambia entre modelos es el identificador del modelo que aparece a continuación.

Actualmente no está disponible mediante el enrutamiento dentro de la región de la UE. Documentación de enrutamiento dentro de la región

Explorar más modelos

Clasificaciones de modelos de IAClasificación
Latencia / rendimiento
60% off
0,75 US$0,30 US$3,00 US$1,20 US$0,015 US$0,006 US$1,73s40 tps
100,00 %
Rendimiento
40tok/s

P50, el mejor entre los proveedores

Latencia
1,73s

P50, mejor proveedor

Tiempo de actividad (3 d)El modelo estaba accesible. Solicitud enrutada a un proveedor.
100,00 %
Disponibilidad (3 d)El modelo devolvió una inferencia de cualquier proveedor. Los errores y las respuestas vacías cuentan en su contra.
99,78 %

Disponibilidad durante los últimos 3 días

Últimas 72 horas
Disponibilidad 99,78 %
Hace 3 díasHace 2 díasAyerAhora

Disponibilidad en las últimas 24 horas

OpenRouter Availability
99,74 %

Cuando se produce un error en un proveedor ascendente, podemos recuperarnos enrutando la solicitud a otro proveedor que funcione correctamente, si los filtros de su solicitud lo permiten. Puede acceder mediante programación a los datos de tiempo de actividad de cada proveedor a través de la API de endpoints. Obtenga más información sobre nuestras opciones de equilibrio de carga y enrutamiento de proveedores.

1.
Favicon de https://nousresearch.com
Hermes Agent
Hermes Agent is an open-source, self-improving AI agent by Nous Research that runs persistently with memory across sessions, and builds reusable skills from experience. It comes with 40+ built-in tools, including web search, browser automation, and vision, plus scheduled automations and subagents.
9,99Btókenes
2.
Favicon de https://halluna.ai/
Halluna
nuevo
4,6Btókenes
3.
Favicon de https://aiderdesk.hotovo.com/
AiderDesk
nuevo
785Mtókenes
4.
Favicon de https://yumina.app/
Yumina
nuevo
441Mtókenes
5.
Favicon de https://portal.nousresearch.com/api-docs
Nous Research API
Nous Research is an AI research team focused on advancing open-source AI.
431Mtókenes

Preguntas frecuentes

LongCat 2.0 is a sparse mixture-of-experts language model from Meituan, with 48B active parameters out of 1.6T total. It is suited for coding, repository-level changes, long-horizon problem solving, and agentic workflows.

LongCat 2.0 cuesta 0,30 US$/M de tokens de entrada y 1,20 US$/M de tókenes de salida, con tarifas independientes para Cache Read a 0,006 US$/M tokens.

LongCat 2.0 tiene una ventana de contexto de 1.048.756 tókenes. Admite hasta 262.144 tókenes de respuesta.

Sí. LongCat 2.0 admite tools y tool_choice para llamadas a funciones. No admite response_format, por lo que no se fuerza la salida en JSON.

LongCat 2.0 se lanzó el 20 de julio de 2026.

Más modelos de meituan

LongCat Flash Chat

LongCat-Flash-Chat is a large-scale Mixture-of-Experts (MoE) model with 560B total parameters, of which 18.6B–31.3B (≈27B on average) are dynamically activated per input. It introduces a shortcut-connected MoE design to reduce communication overhead and achieve high throughput while maintaining training stability through advanced scaling strategies such as hyperparameter transfer, deterministic computation, and multi-stage optimization.

This release, LongCat-Flash-Chat, is a non-thinking foundation model optimized for conversational and agentic tasks. It supports long context windows up to 128K tokens and shows competitive performance across reasoning, coding, instruction following, and domain benchmarks, with particular strengths in tool use and complex multi-step interactions.

TextoContexto de 131K

LongCat 2.0 cuesta 0,30 US/Mdetokensdeentraday1,20 US/M de tokens de entrada y 1,20 US/Mdetokensdeentraday1,20 US/M de tókenes de salida, con tarifas independientes para Cache Read a 0,006 US$/M tokens.