Le géant chinois de la livraison Meituan vient de dévoiler LongCat-2.0 sur GitHub, Hugging Face et sa propre plateforme. La sortie lève le voile sur « Owl Alpha », ce modèle furtif anonyme qui dominait depuis deux mois les classements de développeurs sur OpenRouter. Derrière le pseudonyme se cache un système Mixture-of-Experts de 1 600 milliards de paramètres, doté d’une fenêtre de contexte d’un million de tokens et publié sous licence MIT, l’une des plus permissives pour un usage commercial.
Entraîné sans une seule puce Nvidia
Le point qui fait de cette sortie un tournant ne tient pas qu’à ses performances. Le modèle a été entraîné entièrement sur un cluster de plus de 50 000 puces ASIC chinoises, sans recourir aux GPU américains de Nvidia qui ont jusqu’ici alimenté l’essentiel de l’entraînement des modèles de frontière. Si des conglomérats chinois peuvent itérer des architectures à mille milliards de paramètres sur du silicium maison, c’est la domination de Nvidia sur ce segment qui se retrouve menacée.
Le calendrier ajoute au signal. Cette sortie arrive au moment précis où Washington fait pression sur les laboratoires américains pour restreindre l’accès à leurs meilleurs modèles : OpenAI a dû limiter l’accès à GPT-5.6, Anthropic a été contraint de retirer Claude Fable 5 et Mythos 5. En verrouillant les modèles fermés occidentaux et en faisant grimper les coûts d’API, ces mesures défensives ont ouvert un boulevard aux alternatives chinoises ouvertes et abordables. Pendant sa résidence anonyme sur OpenRouter, Owl Alpha traitait environ 10 100 milliards de tokens par mois, soit 559 milliards par jour, une explosion de 242 % d’un mois sur l’autre qui l’a propulsé dans le top 3 mondial de la plateforme.
Spécialisé pour l’ingénierie logicielle
Là où les modèles généralistes privilégient la conversation fluide, LongCat-2.0 se concentre sur les tâches d’ingénierie en plusieurs étapes : intégration d’outils, manipulation automatisée de dépôts de code, autrement dit les tâches agentiques. Sur le benchmark SWE-bench Pro, il enregistre 59,5, dépassant les 58,6 de GPT-5.5 d’OpenAI. Il marque aussi 70,8 sur Terminal-Bench 2.1, 77,3 sur SWE-bench Multilingual et 73,2 sur le simulateur de flux d’entreprise FORTE. Sur les benchmarks d’agent généraliste plus larges, il reste cependant derrière les systèmes premium comme Claude Opus 4.8.
Sur le plan technique, l’architecture limite le calcul actif à 48 milliards de paramètres en moyenne par token grâce à un cadre « Zero-Compute Experts » qui dirige les requêtes routinières vers des sous-réseaux plus légers. Pour soutenir le million de tokens de contexte sans saturer le matériel, Meituan a introduit LongCat Sparse Attention, une évolution du mécanisme d’attention parcimonieuse de DeepSeek. Le post-entraînement repose sur une approche dite MOPD qui sépare l’optimisation en trois grappes d’experts distinctes : exécution d’agents, raisonnement, et interaction avec garde-fous de sécurité.
Une grille tarifaire agressive
Meituan déploie une tarification offensive. L’accès standard à l’API se facture 0,75 dollar par million de tokens en entrée et 2,95 en sortie, avec une promotion temporaire qui descend à 0,30 et 1,20 dollar, dans le bas de la fourchette des meilleurs modèles mondiaux. Tous les accès au cache de contexte sont gratuits, un point décisif pour les agents de développement qui relisent en boucle un même dépôt de code. La société y ajoute des « Token Packs » à durée limitée, libérés quatre fois par jour lors de ventes flash.
Fondée en 2010 comme un clone de Groupon avant de devenir l’une des super-apps chinoises, Meituan revendique plus de 770 millions d’utilisateurs annuels. Confrontée à une concurrence féroce et à des marges sous pression, l’entreprise a promis d’investir des « milliards » dans l’IA et les puces nationales. Après LongCat-Flash fin 2025, cette nouvelle sortie confirme son ambition de devenir un acteur d’infrastructure mondiale plutôt qu’un simple géant régional de la livraison. Une réserve toutefois : les pages GitHub et Hugging Face indiquent encore que les poids complets du modèle arriveront « bientôt ».
