开源LongCat-2.0在编码任务中追平GPT-5.5
rohanpaul_ai · x · 2026-07-08
美团开源的 LongCat-2.0 是一个约 1.6T 参数的 MoE 模型。在 atomic.chat 用 @kilocode CLI 进行的本地 agent 测试中,LongCat-2.0 在“Duck Hunt(打鸭子)”游戏编码任务上与 GPT-5.5 表现接近:本地消耗约 70.3K tokens、成本为 $0,而云端 GPT-5.5 消耗 64.9K tokens、成本 $0.65。 任务并非直接回答提示词,而是要求 agent 实际构建并迭代修改代码。LongCat 据称较好地处理了鸭子、波浪、弹药、命中物理、下落动画以及狗叼回循环等逻辑,在三轮迭代的 agent 工作流中表现具备竞争力。