Meituan, la empresa china de reparto de comida, liberó LongCat-2.0, un modelo de 1,6 billones de parámetros orientado a programación con agentes. El dato que lo convierte en noticia no es el tamaño. Es que lo entrenaron entero en un cluster de 50.000 tarjetas de fabricación china, sin un solo chip de Nvidia ni de AMD.
Puntos clave
- 1,6 billones de parámetros con arquitectura Mixture-of-Experts, que activa entre 33.000 y 56.000 millones por token.
- Entrenado y servido en un cluster doméstico de 50.000 tarjetas chinas, según Meituan el primero de esa escala con hardware nacional.
- Ventana de contexto de 1 millón de tokens, suficiente para meter un código base grande entero y razonar sobre él.
- Ha estado liderando OpenRouter entre los modelos abiertos, con licencia comercial permisiva.
Por qué el chip es la historia
Durante dos años, la tesis dominante sobre China y la IA fue simple: sin acceso a los H100 de Nvidia, sus laboratorios se quedarían atrás por falta de cómputo. LongCat-2.0 es el contraejemplo más grande hasta la fecha. Meituan dice haber montado un cluster de 50.000 tarjetas domésticas y haber entrenado ahí un modelo de frontera. Si el dato es cierto, el argumento del control de exportaciones como freno se debilita.
El modelo triplica el tamaño de su antecesor en menos de un año. LongCat-Flash, de 560.000 millones de parámetros, salió en septiembre de 2025. LongCat-Next, la variante multimodal, llegó en marzo de 2026. Y LongCat-2.0 aterrizó el 30 de junio con 1,6 billones. Esa cadencia, con hardware propio, es la parte que preocupa en Washington y la que celebran en Pekín.
Y no se ha quedado en el laboratorio. LongCat-2.0 ha estado liderando OpenRouter entre los modelos abiertos, lo que significa que desarrolladores de todo el mundo ya lo están enrutando en producción, no solo mirándolo en un paper. Que un modelo entrenado sin chips estadounidenses acabe en lo alto de una plataforma occidental de routing es, en sí mismo, el titular geopolítico. El control de exportaciones se diseñó para que esto no pasara.
Qué significa "agentic coding" aquí
LongCat-2.0 está afinado para tareas de programación con agentes: no solo completar código, sino ejecutar cadenas de pasos (leer un repositorio, proponer un cambio, correr tests, corregir). El millón de tokens de contexto es lo que hace eso viable, porque puedes darle el proyecto completo en vez de trocearlo. Es el mismo terreno donde compiten Claude Code y Codex, ahora con un rival abierto y gratuito.
El MoE vuelve a ser la clave de la eficiencia. De los 1,6 billones de parámetros, el modelo enciende como mucho 56.000 millones en cada token. Eso lo acerca al coste de servir un modelo mediano, con la capacidad de uno gigante.
Por qué importa
Para un operador español la lectura es doble. Primero, la oferta de modelos abiertos y baratos se ensancha rápido, y cada trimestre hay una alternativa más para las tareas donde no necesitas pagar el modelo premium. Segundo, y más de fondo: la carrera de la IA ya no depende solo de quién tiene los mejores chips. Meituan acaba de enseñar que con suficiente hardware propio, aunque sea menos potente por unidad, se llega a la frontera. Eso cambia el mapa de proveedores a medio plazo, y conviene tenerlo en el radar antes de casarse con un solo modelo.
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