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Day-0 支持：摩尔线程完成美团 LongCat-2.0 极速适配
7 月 6 日消息，今天，美团将万亿参数大模型 LongCat-2.0 正式开源。摩尔线程随后宣布，基于 AI 训推一体全功能 GPU 智算卡 MTT S5000 及 MUSA 软件栈，已完成对该模型的快速适配。
据介绍，此次适配覆盖模型加载、推理引擎拉起、关键算子优化、部署验证与精度校验等全链路环节，使 LongCat-2.0 能够在 MTT S5000 上实现稳定、高效的推理运行。
作为美团自研的新一代万亿参数 MoE 大模型，LongCat-2.0 总参数量达 1.6T（平均激活约 48B，动态范围 33B~56B）。该模型专为 Agentic Coding 场景设计，原生支持 1M 超长上下文，并通过自研稀疏注意力机制（LSA）、ScMoE 跨层快捷连接架构与零计算专家动态激活机制，实现了资源的高效利用与多任务协同。
摩尔线程技术团队依托 SGLang-MUSA 推理引擎及 MUSA 软件生态，围绕 LongCat-2.0 的模型结构和推理特性，快速完成从框架兼容到性能优化的全链路适配。
硬件原生 FP8 加持，释放长上下文推理性能
LongCat-2.0 面向更复杂的任务处理需求，在实际部署中往往涉及长输入、多轮上下文、复杂指令分解和持续生成等推理负载，对 GPU 算力、显存容量、访存带宽和推理调度能力均提出更高要求。MTT S5000 具备硬件级原生 FP8 加速能力，单卡具备高算力、大容量显存与高带宽，可为长上下文输入、KV Cache 读写和高并发推理提供稳定支撑。结合 SGLang-MUSA 推理引擎与 MUSA 软件栈的协同优化，LongCat-2.0 在 MTT S5000 上能够更充分释放推理性能，提升在线服务响应效率与系统吞吐能力。
标准化工程路径，缩短前沿模型部署周期
摩尔线程基于持续沉淀的模型适配经验，将模型结构解析、权重加载、推理框架兼容、算子验证和部署测试形成标准化工程路径，使 LongCat-2.0 能够在 MTT S5000 上快速完成推理验证。这不仅进一步体现了 MUSA 软件栈对主流模型生态的高度兼容性，也有效降低了前沿模型在国产算力平台上的迁移和部署门槛。
服务 AI 应用落地，支撑 Coding、Agent 与企业知识场景
围绕 AI Coding、Agent 工作流、企业知识库问答和长文档分析等典型应用，摩尔线程对 LongCat-2.0 推理链路进行了部署级验证。通过框架、算子和调度层面的协同优化，MTT S5000 能够为客户提供兼具性能、稳定性和可扩展性的推理基础设施，助力大模型应用更快从技术验证走向生产部署。
附 LongCat-2.0 官方开源地址：
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