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Meituan: LongCat 2.0

meituan/longcat-2.0

Poids du modèle
Comparer

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.

Modalités
Prix en entrée / sortie
60 % de réduction
0,30 $US / 1,20 $USpar 1M
Contexte
1,0M
Publié
20 juil. 2026
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FournisseursTarificationPerformancesDisponibilitéÉvaluations comparativesApplicationsActivitéFAQExplorer

Fournisseurs

Ce modèle est hébergé par un seul fournisseur. OpenRouter lui transmet directement chaque requête — aucune décision de routage à prendre.

Tarification

Le prix moyen que les clients paient réellement pour ce modèle, à côté des prix affichés par les fournisseurs. Grâce à la mise en cache et aux remises, le prix réellement payé est souvent bien inférieur au prix affiché.

Performances

Le débit est la vitesse à laquelle le modèle écrit (jetons par seconde — plus il est élevé, mieux c’est). La latence est le temps total d’aller-retour (plus il est faible, mieux c’est). Le TTFT est le délai avant le premier jeton — le temps avant de voir quelque chose apparaître (plus il est faible, mieux c’est).

Disponibilité

La disponibilité correspond au pourcentage des 3 derniers jours pendant lequel au moins un fournisseur répondait aux requêtes. La disponibilité du service correspond au pourcentage de temps pendant lequel l’inférence a été assurée avec succès. OpenRouter surveille en continu les fournisseurs et utilise le meilleur fournisseur suivant lorsque l’un d’eux renvoie une erreur.

Évaluations comparatives

Scores aux évaluations standardisées et réponses de ce modèle aux prompts communs des tests de référence. Des pourcentages plus élevés sont meilleurs — et chaque rang indique la position de ce modèle parmi les modèles évalués sur cette source.

Résumé des scores aux tests de performance pour Meituan: LongCat 2.0 (Artificial Analysis)
SourceTest de performanceScore
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%

Applications

Applications publiques qui envoient le plus de trafic à ce modèle. Un bon indicateur des charges de travail réelles en production — et un aperçu des cas d’usage auxquels ce modèle convient le mieux.

Activité

Volume de jetons et trafic des requêtes vers ce modèle au fil du temps.

API

Code prêt à l’emploi pour appeler ce modèle. L’API d’OpenRouter est compatible avec OpenAI — la plupart des SDK fonctionnent en remplaçant simplement l’URL de base. Seul le slug du modèle ci-dessous change d’un modèle à l’autre.

Actuellement indisponible via le routage dans la région UE. Documentation sur le routage intrarégional

Explorer d’autres modèles

Classements des modèles d’IAClassement
Latence / débit
60% off
0,75 $US0,30 $US3,00 $US1,20 $US0,015 $US0,006 $US1,73s40 tps
100,00 %
Débit
40jetons/s

P50, meilleur résultat tous fournisseurs confondus

Latence
1,73s

P50, meilleur fournisseur

Disponibilité (3 j)Le modèle était joignable. Requête acheminée vers un fournisseur.
100,00 %
Disponibilité (3 j)Le modèle a renvoyé un résultat d’inférence, quel que soit le fournisseur. Les erreurs et les réponses vides sont comptabilisées à son détriment.
99,78 %

Disponibilité au cours des 3 derniers jours

72 dernières heures
Disponibilité 99,78 %
Il y a 3 joursIl y a 2 joursHierMaintenant

Disponibilité au cours des dernières 24 heures

OpenRouter Availability
99,74 %

Lorsqu’une erreur survient chez un fournisseur en amont, nous pouvons rétablir le service en routant la requête vers un autre fournisseur opérationnel, si les filtres de votre requête le permettent. Vous pouvez accéder par programmation aux données de disponibilité de chaque fournisseur via l’ API des points de terminaison. Découvrez nos options d’ équilibrage de charge et de routage des fournisseurs.

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.
9,99Bjetons
2.
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Halluna
nouveau
4,6Bjetons
3.
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AiderDesk
nouveau
785Mjetons
4.
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nouveau
441Mjetons
5.
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Nous Research API
Nous Research is an AI research team focused on advancing open-source AI.
431Mjetons

Questions fréquentes

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 coûte 0,30 $US/M de jetons d’entrée et 1,20 $US/M de jetons de sortie, avec des tarifs distincts pour Cache Read à 0,006 $US/M tokens.

LongCat 2.0 dispose d’une fenêtre de contexte de 1 048 756 jetons. Il prend en charge jusqu’à 262 144 jetons de complétion.

Oui. LongCat 2.0 accepte tools et tool_choice pour l’appel de fonctions. Il ne prend pas en charge response_format, le format JSON n’est donc pas imposé en sortie.

LongCat 2.0 est sorti le 20 juillet 2026.

Autres modèles 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.

TexteContexte de 131K