LongCat 2.0
Meituan
Son güncelleme: 16 Eylül 2026
🖥️ Bu model bilgisayarında çalışır mı?
Ağırlıkları açık — donanımın yetiyorsa kendi bilgisayarında çalıştırabilirsin.
Sunucu sınıfı donanım gerekiyor; 1,78T parametre yerel makinede pratik değil
Ekran kartını seç, çalışır mı gör →Bağlam uzunluğu
1M token
API giriş (1M token)
$0.3
API çıkış (1M token)
$1.2
Kullanıcı planı
—
Türkçe destek
Zayıf
Çok modlu
Hayır
Hızı
Orta
OpenAI uyumlu
Evet
Ne İçin Kullanılır?
- ✓Açık ağırlıkla kendi altyapında barındırma
- ✓Araştırma ve model karşılaştırma çalışmaları
- ✓Ticari kullanım gerektiren projeler (MIT lisans)
- ✓Uzun context'li metin işleme
Güçlü Yönler
- ↑1,78 trilyon parametre — açık ağırlıklı en büyük modellerden
- ↑MIT lisansı: ticari kullanıma açık
- ↑1M token context window
- ↑FP8 ve INT8 kuantize sürümleri mevcut
Dikkat Edilecekler
- ↓Bağımsız benchmark verisi yok; teknik rapor yayınlanmadı
- ↓Boyutu yerel kullanımı pratik olmaktan çıkarıyor
- ↓Topluluk ilgisi ve sağlayıcı desteği sınırlı
- ↓Yalnızca metin — multimodal değil
- ↓Türkçe performansı ölçülmedi
Çinli teslimat ve yerel hizmet devi Meituan'ın açık kaynak dil modeli. Temmuz 2026'da Hugging Face'te yayınlandı; 1,78 trilyon parametreyle şu an açık ağırlıkla dağıtılan en büyük modellerden biri. MIT lisansıyla geliyor — yani ticari kullanımda elin serbest. Meituan'ın model geliştirmeye girmesi ilk bakışta tuhaf gelebilir ama şirketin günlük milyonlarca sipariş, rota ve müşteri etkileşimi işleyen bir altyapısı var; LongCat serisi bu operasyonel yükün üstüne kurulmuş. Model metin giriş/çıkış yapıyor, 1 milyon token context penceresi destekliyor. Dikkat edilmesi gereken nokta boyut. 1,78 trilyon parametre, yerel makinede çalıştırmayı pratik olmaktan çıkarıyor — FP8 ve INT8 kuantize sürümleri yayınlanmış olsa da bunlar sunucu sınıfı donanım gerektiriyor. Gerçekçi kullanım yolu bir API sağlayıcısı üzerinden. Bağımsız benchmark tarafı zayıf: poolside'ın ve diğer geniş karşılaştırma tablolarının hiçbirinde LongCat 2.0'a rastlamadık, Meituan da ayrıntılı bir teknik rapor yayınlamadı. Hugging Face'te 271 beğeni ve birkaç bin indirme var — 1,78 trilyonluk bir model için mütevazı bir ilgi. Yani "açık ve çok büyük" dışında elimizde doğrulanmış bir kalite iddiası yok; ciddi iş için kendi değerlendirmeni yapmadan geçme. Türkçe performansı kendi test setimizle ölçülmedi.
En Yakın Alternatif
Gerekli Programlar
Açık ağırlıklı bir modeli kendi bilgisayarında çalıştırmak için bir model yöneticisi gerekir. İkisi de ücretsiz, ikisi de Windows, Mac ve Linux'ta çalışır.
LM Studio — görsel arayüz isteyenler için
Modeli listeden seçip indiriyorsun, terminal yok. Yeni başlayan için en kısa yol.
Ollama — terminalden çalıştıranlar için
Terminalden tek komutla model indirip çalıştırıyorsun, arayüz yok. Bu modelin Ollama kütüphanesinde hazır bir sürümü olup olmadığını ollama.com'da arayarak görebilirsin.
Donanım tarafı
Büyük modeller için ekran kartı yetmiyorsa, iş istasyonu sınıfı donanımın ne verdiğini rehberde ölçtük.
DGX Spark rehberi →