चीन ने पूरी तरह से NVIDIA चिप्स के बिना प्रशिक्षित अपने सबसे बड़े AI मॉडल का प्रदर्शन किया। Meituan ने LongCat-2.0 का अनावरण किया, जो 1.6 ट्रिलियन पैरामीटर वाला एक ओपन-सोर्स बड़ा भाषा मॉडल है। बीजिंग स्थित खाद्य वितरण दिग्गज ने इस परियोजना को घरेलू हार्डवेयर पर अंत से अंत तक चलाया।
यह सफलता अब वैश्विक AI उद्योग के दृष्टिकोण को चीन की तकनीकी आत्मनिर्भरता के प्रयासों को फिर से आकार देती है।
Meituan का LongCat-2.0 AI दौड़ में क्या लाता है
एक बड़ा भाषा मॉडल एक AI प्रणाली है जो विशाल डेटा सेट पर प्रशिक्षित होती है। ये सिस्टम मानव भाषा को कई क्षेत्रों में समझते हैं, उत्पन्न करते हैं और तर्क करते हैं। LongCat-2.0 अब तक के सबसे बड़े में से एक है, जिसमें 1.6 ट्रिलियन पैरामीटर और 1-मिलियन-टोकन संदर्भ विंडो है।
यह रिलीज तब आई है जब चीन महत्वपूर्ण कंप्यूट इंफ्रास्ट्रक्चर में पूर्ण आत्मनिर्भरता के लिए जोर दे रहा है। इसके अलावा, Meituan ने कहा कि LongCat-2.0 उद्योग का पहला ट्रिलियन-पैरामीटर मॉडल है जिसने घरेलू हार्डवेयर पर प्रशिक्षण और अनुमान दोनों को पूरा किया। परिणामस्वरूप, यह परियोजना एक प्रमुख तकनीकी मील का पत्थर है।
जैसे ही समाचार होते हैं, हमें X पर फॉलो करें.
मुख्य भेद महत्वपूर्ण है। DeepSeek का V4-pro केवल अनुमान के लिए घरेलू चिप्स पर निर्भर था। यह उपयोगकर्ता प्रश्नों का उत्तर देने का हल्का कार्य है।
इसके विपरीत, LongCat-2.0 ने अनुमान और अधिक मांग वाले पूर्व-प्रशिक्षण चरण दोनों के लिए घरेलू हार्डवेयर का उपयोग किया।
Meituan ने कहा कि क्लस्टर बड़े पैमाने पर ASIC सुपरपॉड्स के चारों ओर बनाया गया था। ये विशेष कार्यभार के लिए अनुकूलित चिप्स हैं। इसके अलावा, कंपनी ने चिप-से-चिप समन्वय को बड़े पैमाने पर प्रबंधित करने के लिए Huawei के Collective Communication Library (HCCL) का उपयोग किया। सेटअप NVIDIA के NCCL के अपने GPU क्लस्टर्स के समन्वय के तरीके को दर्शाता है।
“…यह मुझे Jensen Huang के Dwarkesh पॉडकास्ट पर दिए गए बिंदु की याद दिलाता है: Nvidia GPUs पर निर्यात नियंत्रण चीन को नहीं रोकेंगे। वे बस चीनी चिप्स पर चलने वाले AI के विकास को तेज करेंगे,” विश्लेषक Yuchen Jin ने X पर कहा।
LongCat-2.0 लॉन्च का वैश्विक महत्व क्यों है
LongCat-2.0 ने कई बेंचमार्क में मजबूत प्रदर्शन दिखाया। इसने Terminal-Bench 2.1 और SWE-Bench Pro पर Google के पुराने Gemini 3.1 Pro को पीछे छोड़ दिया।
हालांकि, मॉडल अभी भी वैश्विक फ्रंटियर सिस्टम से पीछे है। इनमें OpenAI का GPT-5.5 और Anthropic का Opus 4.8 शामिल हैं, जो सबसे मांग वाले एजेंटिक और तर्क कार्यों में हैं।
उद्योग के पर्यवेक्षकों ने तुरंत प्रतिक्रिया दी। तकनीकी विश्लेषक TP Huang ने कहा कि लॉन्च Huawei के Atlas-950 SuperPoDs के बारे में चिंताओं को समाप्त करता है। इसके अलावा, Lehigh विश्वविद्यालय के शोधकर्ता Hanchi Sun ने इसे 50,000 चीनी घरेलू एक्सेलेरेटर पर लगभग फ्रंटियर प्रदर्शन के लिए प्रशिक्षित किया गया पहला मॉडल कहा।
“…यदि चीन इस स्तर पर स्थानीय सिलिकॉन पर फ्रंटियर प्रशिक्षण को बढ़ा सकता है, तो कंप्यूट आर्म्स रेस पहले से कहीं अधिक खुली है,” वेंचर पार्टनर Alvin Foo ने नोट किया।
चीन के व्यापक एआई स्टैक में महत्वपूर्ण बाधाएँ बनी हुई हैं। मेइटुआन ने स्वीकार किया कि उसका सॉफ़्टवेयर पारिस्थितिकी तंत्र अभी भी एनवीडिया के परिपक्व जीपीयू समुदाय से पीछे है। इसके अलावा, पूर्व-प्रशिक्षण के दौरान मेमोरी सीमाएँ मुख्य बाधा थीं। परिणामस्वरूप, घरेलू त्वरक एनवीडिया के प्रतिबंधित H800 चिप की तुलना में प्रति डिवाइस कम मेमोरी ले जाते हैं।
व्यापक संकेत संरचनात्मक है। मेइटुआन की सफलता साबित करती है कि सीमांत-स्तरीय प्रशिक्षण अब चीनी हार्डवेयर पर तकनीकी रूप से संभव है।
इसलिए, चीनी ओपन-सोर्स मॉडलों और शीर्ष बंद पश्चिमी सिस्टम के बीच का अंतर हाल की भविष्यवाणियों की तुलना में तेजी से घट सकता है।
स्रोत: BeInCrypto
