중국 최대 음식배달·생활서비스 플랫폼 메이투안(Meituan)이 자체 AI 모델 LongCat-2.0을 국내산 AI 전용 반도체 클러스터에서 전량 훈련해 공개했다. 규모는 1조6천억 파라미터로, 훈련에는 국산 AI ASIC(주문형 반도체) 5만 대 이상이 동원됐으며 학습에 사용된 토큰 수는 35조를 넘는다. 메이투안은 “이번 결과로 국내 컴퓨팅 클러스터에서 대규모 모델을 훈련할 역량을 확보했음을 입증했다”고 밝혔다. 팀 자체는 2023년에야 구성됐고 첫 모델은 지난해 말 출시됐는데, 약 1년 반 만에 조(兆) 단위 파라미터 모델을 독자 인프라로 구현한 것이다.
일부 벤치마크에서 LongCat-2.0은 서방 주요 모델을 앞질렀다. 소프트웨어 엔지니어링 난이도 평가 지표인 SWE-bench Pro에서 59.5점, 다국어 변형인 SWE-bench Multilingual에서 77.3점을 기록해 Gemini 3.1 Pro와 GPT-5.5를 상회했다. 다만 같은 벤치마크에서 클로드(Claude) Opus 4.7·4.8에는 미치지 못했다. 반면 IFEval(90.0)·IMO-AnswerBench(81.8)·GPQA-diamond(88.9) 등 일부 평가 항목에서는 Gemini와 GPT-5.5에 상당한 격차로 뒤처졌다. 개발팀은 조 단위 MoE 모델 훈련을 위한 RL 기법처럼 대형 모델 훈련 생태계가 빠르게 발전하는 흐름 속에 있다.
이번 발표는 미국의 대중국 반도체 수출 통제에 대한 중국의 기술 대응 맥락에서 주목받는다. 미국이 엔비디아(NVIDIA) 고성능 GPU 수출을 규제하기 시작한 것은 2022년이지만, 메이투안은 국산 칩만으로 최상위권 경쟁 모델 훈련이 가능함을 시연했다. 다만 훈련에 사용된 칩 제조사는 공개하지 않았고, 모델은 현재 허깅페이스(HuggingFace)에서 공개되지 않아 외부 독립 검증이 어려운 상태다. 메이투안이 공식 발표를 통해 제시한 수치와 독립 재현 사이의 간극이 남아 있는 만큼, 업계는 추가 검증 결과를 지켜보는 분위기다.
저작권자 © STORIUM 무단전재 및 재배포 금지
