Пока Вашингтон затягивает узлы экспортного контроля, китайская компания Meituan представила LongCat-2.0 — тяжеловесную модель на 1,6 триллиона параметров, в родословной которой нет ни одного чипа от Nvidia. Команда, собранная буквально с нуля менее двух лет назад, сумела синхронизировать кластер из 50 000 отечественных ИИ-ускорителей. Это не просто запуск очередной нейросети, а демонстрация того, что китайские специализированные интегральные схемы (ASIC) вполне пригодны для работы в условиях технологической блокады. На обучение модели было затрачено 35 триллионов токенов — масштаб, который раньше считался немыслимым без использования технологий Дженсена Хуанга.
Бенчмарки: между триумфом и реальностью
Цифры в тестах рисуют любопытную, хотя и неоднозначную картину:
В узкоспециализированном SWE-bench Pro модель Meituan набрала 59,5 балла, опередив Gemini 3.1 Pro и даже GPT-5.5 (что само по себе выглядит как серьезный вызов лидерам рынка). Однако результаты в тестах на общую логику несколько скромнее: на IFEval модель держится уверенно (90,0), но в сложных задачах вроде GPQA-diamond (88,9) и IMO-AnswerBench (81,8) она заметно уступает флагманам OpenAI и Google. Лидерство Claude Opus в этом сегменте также остается непоколебимым.
«Главная интрига — чьи именно чипы тянут эту махину. Meituan хранит молчание о производителе железа, но инженерный успех налицо: заставить 50 тысяч ускорителей работать как единый организм без постоянных сбоев — задача высочайшего уровня сложности».
Конец монополии на вычисления
Пока скептики ждут появления модели в открытом доступе на Hugging Face для независимой верификации, сам факт завершения обучения на 35 триллионах токенов доказывает: западная монополия на масштабные вычисления окончательно рухнула. Китай научился строить собственные вычислительные мощности, не дожидаясь поставок из Калифорнии.
Meituan подтвердила, что критическая зависимость от глобальных цепочек поставок — это лишь вопрос времени и инженерной дерзости. LongCat-2.0 показал, что китайский кремний созрел для нагрузок триллионного уровня. Вопрос эффективности и энергопотребления этих кластеров остается открытым, но в условиях борьбы за технологический суверенитет это вторично. Важно лишь то, что системы работают и выдают конкурентный результат вопреки всем запретам.