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Meituan: LongCat 2.0

meituan/longcat-2.0

Pesos do 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
Preço de entrada / saída
60% de desconto
US$ 0,30 / US$ 1,20por 1M
Contexto
1,0M
Lançado
20 de jul. de 2026
Comparar
ProvedoresPreçosDesempenhoDisponibilidadeAvaliações de desempenhoAplicativosAtividadePerguntas frequentesExplorar

Provedores

Este modelo é hospedado por um provedor. O OpenRouter encaminha todas as solicitações diretamente a ele — não há decisões de roteamento a tomar.

Preços

O preço médio que os clientes realmente pagam por este modelo, ao lado dos preços publicados pelos provedores. O cache e os descontos fazem com que o preço efetivamente pago seja frequentemente bem inferior ao preço anunciado.

Desempenho

A vazão indica a velocidade com que o modelo escreve (tokens por segundo — quanto maior, melhor). A latência é o tempo total de ida e volta (quanto menor, melhor). TTFT é o tempo até o primeiro token — quanto tempo leva para você ver algo aparecer (quanto menor, melhor).

Disponibilidade

A disponibilidade é a porcentagem dos últimos 3 dias em que pelo menos um provedor estava respondendo às solicitações. A disponibilidade é a porcentagem de tempo em que a inferência foi realizada com sucesso. O OpenRouter monitora continuamente e usa o próximo melhor provedor quando um deles retorna um erro.

Avaliações de desempenho

Pontuações em avaliações padronizadas e as próprias saídas deste modelo para prompts compartilhados de testes de desempenho. Porcentagens maiores são melhores — e cada posição mostra onde este modelo fica entre os modelos avaliados naquela fonte.

Resumo das pontuações de avaliações comparativas para Meituan: LongCat 2.0 (Artificial Analysis)
FonteAvaliação comparativaPontuação
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%

Aplicativos

Aplicativos públicos que enviam mais tráfego para este modelo. Um bom indicador de como são as cargas de trabalho reais em produção — e uma pista sobre os casos de uso para os quais este modelo é mais adequado.

Atividade

Volume de tokens e tráfego de requisições para este modelo ao longo do tempo.

API

Código pronto para chamar este modelo. A API do OpenRouter é compatível com a OpenAI — a maioria dos SDKs funciona apenas trocando a URL base. A única coisa que muda entre os modelos é o slug do modelo abaixo.

Atualmente indisponível por meio do roteamento intrarregional da UE. Documentação de roteamento na região

Explorar mais modelos

Classificações de modelos de IAClassificação
Latência / taxa de transferência
60% off
US$ 0,75US$ 0,30US$ 3,00US$ 1,20US$ 0,015US$ 0,0061,99s38 tps
100,00%
Taxa de transferência
38tok/s

P50, melhor entre os provedores

Latência
1,99s

P50, melhor provedor

Disponibilidade (3d)O modelo estava acessível. Requisição roteada para um provedor.
100,00%
Disponibilidade (3d)O modelo retornou inferência de qualquer provedor. Erros e respostas vazias contam negativamente para essa métrica.
99,78%

Disponibilidade nos últimos 3 dias

Últimas 72 horas
Disponibilidade 99,78%
Há 3 diasHá 2 diasOntemAgora

Disponibilidade nas últimas 24 horas

OpenRouter Availability
99,80%

Quando ocorre um erro em um provedor upstream, podemos nos recuperar roteando para outro provedor saudável, se os filtros da sua solicitação permitirem. Você pode acessar os dados de disponibilidade por provedor de forma programática pela API de endpoints. Saiba mais sobre nossas opções de balanceamento de carga e roteamento de provedores.

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.
9,99Btokens
2.
Favicon de https://halluna.ai/
Halluna
novo
4,62Btokens
3.
Favicon de https://aiderdesk.hotovo.com/
AiderDesk
novo
785Mtokens
4.
Favicon de https://yumina.app/
Yumina
novo
442Mtokens
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.
432Mtokens

Perguntas frequentes

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 custa US$ 0,30/M de tokens de entrada e US$ 1,20/M de tokens de saída, com taxas separadas para Cache Read por US$ 0,006/M tokens.

LongCat 2.0 tem uma janela de contexto de 1.048.756 tokens. Ele aceita até 262.144 tokens de conclusão.

Sim. LongCat 2.0 aceita tools e tool_choice para chamadas de função. Não oferece suporte a response_format, portanto a saída em JSON não é garantida.

LongCat 2.0 foi lançado em 20 de julho de 2026.

Mais 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