메이투안 'LongCat-2.0' 오픈소스 공개 — 두 달간 정체 숨기고 오픈라우터 1위 지킨 1.6조 파라미터 모델

중국 배달 플랫폼 기업 메이투안(美团)이 자체 개발한 대형언어모델 'LongCat-2.0'을 깃허브·허깅페이스·자사 플랫폼을 통해 공개했다. 총 1.6조 개 파라미터를 가진 MoE 구조로, 실제 추론 시 활성화되는 파라미터는 평균 약 480억 개 수준이다.

두 달간 정체를 숨긴 '스텔스 모델'이었다

이번 발표에서 가장 눈에 띄는 대목은 LongCat-2.0이 완전히 새로운 모델이 아니라는 점이다. 오픈라우터(OpenRouter)와 자사 longcat.ai를 통해 프리뷰 버전이 익명의 'Owl Alpha'라는 이름으로 이미 두 달 가까이 운영되고 있었다. 이 기간 동안 Owl Alpha는 오픈라우터 전체 호출량 기준 세계 상위 3위권을 유지했고, 에이전트 프레임워크별 월간 사용량 집계에서도 Hermes Agent 1위, Claude Code 연동 2위, OpenClaw 3위를 기록한 것으로 알려졌다. 메이투안은 이번 공식 발표를 통해 이 스텔스 모델의 정체가 LongCat-2.0이었음을 확인했다.

국산 칩만으로 사전학습 — 검증은 아직

메이투안 측 설명에 따르면 LongCat-2.0은 사전학습(pretraining) 단계부터 엔비디아 칩을 전혀 사용하지 않고, 중국산 AI 가속기 약 5만 개로 구성된 슈퍼클러스터에서 학습됐다. 이는 기존 중국 모델들과 비교해도 진전된 주장이다. 예컨대 딥시크(DeepSeek)의 V4-pro는 추론 단계에서는 국산 칩을 활용했지만, 연산량이 훨씬 많은 사전학습 단계에서는 여전히 해외산 반도체에 의존한 것으로 알려져 있다. 다만 이 학습 인프라 주장은 메이투안 측 발표에 근거한 것으로, 독립적인 제3자 검증은 아직 이뤄지지 않았다는 점은 유의할 필요가 있다.

벤치마크 — GPT-5.5를 근소하게 앞서

메이투안이 공개한 자체 벤치마크에 따르면 LongCat-2.0은 코딩 에이전트 평가에서 경쟁력 있는 성적을 냈다.

아직 못 받은 것 — 가중치는 "공개 예정"

발표 시점 기준으로 깃허브와 허깅페이스 저장소 모두 실제 모델 가중치 대신 "모델 가중치 공개 예정 — 곧 만나요(Model weights coming soon)" 안내만 게시돼 있다. 즉 라이선스와 기술 문서는 공개됐지만, 개발자가 직접 내려받아 구동해볼 수 있는 단계는 아직 아니다.

시사점

LongCat-2.0은 오픈소스 여부와 학습 인프라 국산화라는 두 축에서 동시에 화제를 모으고 있다. 다만 두 주장 모두 아직 검증이 필요한 단계다. 학습 인프라의 국산화 정도는 제3자 검증이, 가중치 오픈소스는 실제 배포가 이뤄져야 실체를 확인할 수 있다. 오픈라우터 상위권을 두 달간 익명으로 지켜온 실적 자체는 실사용 지표로 이미 확인된 부분이라, 향후 가중치 공개와 독립 벤치마크 결과가 이 모델의 실제 위상을 가를 것으로 보인다.