China ने अपना अब तक का सबसे बड़ा AI मॉडल लॉन्च किया है, जो पूरी तरह NVIDIA चिप्स के बिना ट्रेन किया गया है। Meituan ने LongCat-2.0 लॉन्च किया है, जो 1.6 ट्रिलियन पैरामीटर्स वाला ओपन-सोर्स लैंग्वेज मॉडल है। बीजिंग की फूड डिलीवरी कंपनी ने यह प्रोजेक्ट शुरू से आखिर तक घरेलू हार्डवेयर पर ही चलाया है।
यह बड़ी उपलब्धि अब ग्लोबल AI इंडस्ट्री में China की टेक्नोलॉजी सेल्फ-रिलायंस (आत्मनिर्भरता) की कोशिशों को लेकर धारणा बदल रही है।
Meituan का LongCat-2.0 AI रेस में क्या नया लेकर आया?
लार्ज लैंग्वेज मॉडल एक AI सिस्टम होता है, जिसे बड़े डाटा सेट्स पर ट्रेन किया जाता है। ये सिस्टम्स इंसानों की भाषा को समझ सकते हैं, जनरेट कर सकते हैं और अलग-अलग फील्ड्स में रीजनिंग (तर्क) कर सकते हैं। LongCat-2.0 सबसे बड़े मॉडलों में से एक है, जिसमें 1.6 ट्रिलियन पैरामीटर्स और 1 मिलियन-टोकन का कॉन्टेक्स्ट विंडो है।
यह लॉन्च ऐसे समय में हुई है जब China लगातार अपने क्रिटिकल कंप्यूट इंफ्रास्ट्रक्चर में पूरी आत्मनिर्भरता की ओर बढ़ रहा है। इसके अलावा, Meituan ने बताया कि LongCat-2.0 इंडस्ट्री का पहला ट्रिलियन-पैरामीटर मॉडल है, जिसका ट्रेनिंग और इंफरेंस दोनों प्रोसेस घरेलू हार्डवेयर पर पूरा हुआ। इस वजह से यह प्रोजेक्ट एक बड़ी टेक्निकल उपलब्धि मानी जा रही है।
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यह फर्क काफी मायने रखता है। DeepSeek का V4-pro सिर्फ इंफरेंस (यूजर के सवालों का जवाब देने) के लिए घरेलू चिप्स का उपयोग करता है।
इसके मुकाबले, LongCat-2.0 ने न सिर्फ इंफरेंस, बल्कि पहले और ज्यादा डिमांडिंग प्री-ट्रेनिंग स्टेज में भी पूरी तरह घरेलू हार्डवेयर का उपयोग किया।
Meituan ने बताया कि क्लस्टर बड़े पैमाने के ASIC सुपरपॉड्स के इर्द-गिर्द बनाया गया है। ये ऐसे चिप्स होते हैं जो खास वर्कलोड्स के लिए कस्टमाइज़ किए जाते हैं। इसके अलावा, कंपनी ने Huawei का Collective Communication Library (HCCL) इस्तेमाल किया जिससे बड़े स्केल पर चिप-टु-चिप कोऑर्डिनेशन हो सके। यह सेटअप उसी तरह है जैसे NVIDIA का NCCL उसके GPU क्लस्टर्स में कोऑर्डिनेशन करता है।
“…मुझे Jensen Huang की Dwarkesh पॉडकास्ट पर कही बात याद आती है: Nvidia GPU पर एक्सपोर्ट कंट्रोल्स China को नहीं रोकेंगे। ये बस ऐसे AI के डेवलपमेंट को तेज करेंगे जो Chinese चिप्स पर रन होता है,” एनालिस्ट Yuchen Jin ने X पर कहा।
LongCat-2.0 की लॉन्च ग्लोबली क्यों खास है?
LongCat-2.0 ने कई बेंचमार्क्स पर शानदार परफॉर्मेंस दी है। इसने Google’s पुराने Gemini 3.1 Pro को Terminal-Bench 2.1 और SWE-Bench Pro पर पछाड़ा है।
हालांकि, यह मॉडल अभी भी ग्लोबल फ्रंटियर सिस्टम्स से पीछे है। इनमें OpenAI का GPT-5.5 और Anthropic का Opus 4.8 शामिल हैं, खासकर सबसे ज्यादा डिमांडिंग एजेंटिक और रीजनिंग टास्क्स में।
इंडस्ट्री के ऑब्ज़र्वर्स ने तुरंत रिएक्ट किया। टेक एनालिस्ट TP Huang ने कहा कि यह लॉन्च Huawei के Atlas-950 SuperPoDs को लेकर चल रही चिंताओं को खत्म कर देता है। इसके साथ ही, Lehigh University के रिसर्चर Hanchi Sun ने इसे पहला ऐसा मॉडल बताया जिसे 50,000 चीनी डोमेस्टिक एक्सेलरेटर पर लगभग frontier परफॉर्मेंस तक ट्रेंड किया गया है।
“…अगर China लोकल सिलिकॉन पर इस लेवल पर frontier ट्रेनिंग स्केल कर सकता है, तो कंप्यूट आर्म्स रेस अब पहले से कहीं ज्यादा ओपन है,” वेंचर पार्टनर Alvin Foo ने नोट किया।
चौड़े चीनी AI स्टैक में अब भी कई बड़ी चुनौतियां बनी हुई हैं। Meituan ने माना कि उसका सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम अभी भी NVIDIA के mature GPU कम्युनिटी से पीछे है। इसके अलावा, प्री-ट्रेनिंग के दौरान मेमोरी लिमिट मुख्य bottleneck रही। इसी वजह से, डोमेस्टिक accelerator में, NVIDIA के बैन किए गए H800 चिप के मुकाबले प्रति डिवाइस कम मेमोरी होती है।
मुख्य संकेत संरचनात्मक है। Meituan की सक्सेस यह साबित करती है कि frontier-स्केल ट्रेनिंग अब चीनी हार्डवेयर पर टेक्निकली पॉसिबल हो गई है।
इसी के चलते, चीनी ओपन-सोर्स मॉडल्स और टॉप बंद Western सिस्टम्स के बीच जो गैप है, वो हाल की भविष्यवाणियों से भी जल्दी घट सकता है।
