Meituan의 LongCat이 Nvidia 없이 중국 칩만으로 1.6조 파라미터 모델 학습 달성.

메이투안(Meituan)은 완전히 국산 칩으로 1.6조 파라미터 규모의 AI 모델을 학습시켜, 엔비디아(Nvidia) 기술에 의존하지 않는 중국 AI 발전의 주요 이정표를 달성했다고 밝혔습니다. 이 학습은 5만 개 이상의 국산 AI ASIC으로 구성된 클러스터에서 수행되었으며, 35조 개 이상의 토큰을 처리했습니다. 2023년에 작업을 시작한 LongCat 팀은 작년 말 첫 번째 모델을 출시했습니다.

"LongCat-2.0은 이제 국내 컴퓨팅 클러스터에서 대규모 모델을 학습할 능력이 있음을 입증했습니다."라고 메이투안은 이번 돌파구를 발표하며 설명했습니다.

표준화된 벤치마크에서의 성능은 엇갈립니다. 이 모델은 일부 테스트에서 선두를 차지합니다: SWE-bench Pro에서 59.5점, SWE-bench Multilingual에서 77.3점을 기록하여 Gemini 3.1 Pro와 GPT-5.5를 앞섰습니다. 그러나 Claude Opus 4.7 및 4.8에는 이러한 지표에서 뒤처집니다. 다른 벤치마크—IFEval(90.0), IMO-AnswerBench(81.8), GPQA-diamond(88.9)—에서는 여러 경우에서 Gemini와 GPT-5.5에 비해 현저한 격차로 뒤졌습니다.

AI 분야에서의 미중 경쟁에 대한 함의는 상당합니다. 2022년부터 시행된 미국의 첨단 반도체 수출 통제를에도 불구하고, 중국은 완전히 국산 하드웨어로 학습된 최초의 경쟁력 있는 1조 파라미터 모델을 생산했을 가능성이 있습니다. 이 노력은 여전히 다소 불투명합니다: 메이투안은 구체적인 칩 제조사를 공개하지 않았으며, 모델이 아직 HuggingFace에 제공되지 않아 주장을 독립적으로 검증하는 데 제한이 있습니다.