메이퇀, 1.6조 매개변수 롱캣-2.5 공개…중국산 칩으로 학습

중국 생활 서비스 기업 메이퇀(美团)이 2일 총 1조 6000억 개 매개변수를 갖춘 멀티모달 AI 모델 '롱캣(LongCat)-2.5'를 공개했다. 메이퇀은 이 모델을 전량 중국산 연산 인프라로 학습했으며, 여러 주요 벤치마크에서 앤트로픽의 클로드 오퍼스 4.8과 클로드 오퍼스 5 사이의 성능을 냈다고 밝혔다.

핵심 정리

• 롱캣-2.5의 총 매개변수는 1조 6000억 개이며, 토큰당 약 480억 개가 활성화된다고 테크노드가 전했다.
• 메이퇀은 학습 전 과정을 중국산 연산 자원으로 마쳤다고 밝혔지만, 어떤 칩을 썼는지는 공개하지 않았다.
• 모델은 메이퇀 채팅 서비스와 API로 바로 쓸 수 있고, 깃허브·허깅페이스 오픈 웨이트 공개는 예정 단계다.

메이퇀 롱캣-2.5는 어떤 모델인가

메이퇀 발표문에 따르면 롱캣-2.5는 '장기 과제(long-horizon)'용 에이전트를 겨냥한 네이티브 멀티모달 모델이다. AI 에이전트가 목표를 놓치지 않고 수많은 단계를 이어서 처리해야 하는 작업을 말한다.

중국 IT즈자(IT之家)를 인용한 테크노드 보도에 따르면 이 모델은 이미지와 텍스트를 하나의 토큰 체계로 처리한다. 비주얼 코딩, 크리에이티브 디자인, 3D 작업을 지원한다. 메이퇀은 긴 작업 시퀀스 학습을 늘리고, 복잡한 코드베이스로 대규모 강화학습을 진행했으며, 실제 에이전트가 실패한 사례를 재현 가능한 학습 과제로 바꿔 썼다고 설명했다.

롱캣-2.5 벤치마크, 클로드 오퍼스와 비교하면

메이퇀은 롱캣-2.5가 여러 주요 벤치마크에서 클로드 오퍼스 4.8과 오퍼스 5 사이에 자리하며, 일부 평가에서는 오퍼스 5를 앞섰다고 주장했다. 다만 발표문에는 벤치마크별 점수가 없고, 3일 기준 외부 기관의 독립 검증 결과도 나오지 않았다.

효율 수치는 공개했다. 가중치와 활성값을 4비트로 줄인 W4A4 버전은 평가한 과제에서 양자화하지 않은 모델과 비슷한 성능을 냈다고 한다. 8비트(W8A8 INT8) 기준 모델과의 온라인 부하 시험에서는 처리량이 약 40% 늘고, 첫 출력까지 기다리는 시간은 약 16%, 이후 토큰당 생성 시간은 약 20% 줄었다고 밝혔다. 긴 문맥 미세조정의 단일 카드 학습 처리량은 기존 방식보다 86% 높아졌다고 덧붙였다.

배경: 중국의 '국산 모델·국산 칩' 전략

롱캣-2.5는 올해 6월 나온 롱캣-2.0의 후속작이다. 메이퇀은 2.0을 학습과 추론 모두 중국산 연산 자원으로 끝낸 첫 1조 매개변수급 모델이라고 소개해 왔다. 허깅페이스 모델 카드에는 MIT 라이선스, 35조 개 이상 토큰 사전학습, 자체 측정 SWE-bench Pro 59.5점이 적혀 있다.

중국 차이신은 3일 이번 발표가 중국 빅테크의 자국산 칩 의존이 커지는 흐름을 보여 준다고 보도했다. 메이퇀은 연산력 판매보다 본업 강화에 모델을 쓰겠다는 입장이다. 롱캣 시리즈 기반 상점 업무 도구 '먀오서우(妙手)'는 구밍(古茗), 이허탕(益禾堂) 같은 프랜차이즈가 쓰고 있다. 왕싱 최고경영자(CEO)는 8월 28일 2분기 실적 발표에서 메이퇀이 '토큰 공장'이 되지는 않겠다고 말했다.

전망

관건은 오픈 웨이트 공개 시점이다. 가중치가 깃허브와 허깅페이스에 올라오면 외부 연구자들이 직접 클로드 오퍼스와 비교해 메이퇀의 주장을 검증할 수 있다.

자주 묻는 질문

롱캣-2.5는 오픈소스인가?

아직 아니다. 테크노드는 깃허브·허깅페이스 공개가 예정돼 있다고 전했다. 이전 모델 롱캣-2.0은 MIT 라이선스로 가중치가 공개돼 있다.

개발자는 어떻게 써 볼 수 있나?

메이퇀은 longcat.ai에서 모델을 체험할 수 있고, 같은 날 문을 연 API로도 호출할 수 있다고 밝혔다.

학습에 쓴 칩은 무엇인가?

메이퇀은 전량 중국산 연산 자원으로 학습했다고만 밝혔다. 칩 제조사는 공개하지 않았다.

참고 자료

• 美团发布LongCat-2.5大模型，"国模国芯"实现新突破 — 메이퇀(2026년 11월 2일)
• meituan-longcat/LongCat-2.0 — 허깅페이스
• Meituan launches LongCat-2.5 multimodal AI model for extended coding tasks — 테크노드(2026년 11월 2일)
• Meituan Unveils New AI Model Trained on Homegrown Chips — 차이신 글로벌(2026년 11월 3일)