🔓 เปิดโปง OWL Alpha = LongCat-2.0 โดย Meituan! โมเดล 1.6T พลังชิปจีน 100% ที่ไต่ランก์ OpenRouter
💥 BREAKING: ความจริงที่ถูกเปิดเผย
เมื่อวันที่ 1 กรกฎาคม 2026 — Blognone สื่อเทคโนโลยีไทย รายงานข่าวสำคัญ:
"Meituan ได้ปล่อย LongCat-2.0 ให้คนทั่วไปทดลองมาเป็นเวลานานแล้วภายใต้ชื่อ Owl Alpha"— Blognone, 1 กรกฎาคม 2026
นี่คือ moment ที่ทุกอย่างเชื่อมต่อกัน — ปริศนาของ OWL Alpha ที่เราเคยเขียนถึงในบทความที่แล้ว ได้รับคำตอบที่ชัดเจนในที่สุด!
🏢 Meituan คือใคร?
Meituan (美团) ไม่ใช่บริษัท AI เล็กๆ — มันคือ ยักษ์ใหญ่ของจีน มูลค่าหลายแสนล้านดอลลาร์
Meituan เป็นแพลตฟอร์ม e-commerce และ food delivery ที่ใหญ่ที่สุดในจีน (คิดเป็น 70% ของตลาด delivery จีน) มีพนักงานกว่า 100,000 คน มีรายได้ปีละหลายแสนล้านบาท
ทีมวิจัย AI ของ Meituan มีชื่อว่า Meituan LongCat และพวกเขากำลังพัฒนาโมเดล LLM ที่สามารถเทียบชั้นกับ OpenAI, Google, Anthropic ได้ — โดยใช้ ชิปจีน 100%
📋 ข้อมูลจำเพาะ LongCat-2.0
| คุณสมบัติ | รายละเอียด |
|---|---|
| ชื่อโมเดล | LongCat-2.0 (Owl Alpha) |
| พารามิเตอร์ | 1.6T รวม — ~48B activated/token (MoE) |
| Context Window | 1,000,000 tokens (1M) |
| ผู้พัฒนา | Meituan LongCat Team |
| ชิปที่ใช้ฝึก | AI ASIC จีน (Huawei Ascend 910C) — 0% NVIDIA |
| คลัสเตอร์ | Superpod 48 เครื่อง all-to-all |
| สถาปัตยกรรม | MoE + LongCat Sparse Attention (LSA) + N-gram Embedding + Multi-Token Prediction |
| ชื่อทดสอบ | Owl Alpha (บน OpenRouter) |
| การให้บริการ | หลายแสนล้านโทเค็นต่อวัน |
| รูปแบบย่อย | LongCat-Flash, LongCat-Flash-Lite |
🧠 สถาปัตยกรรมที่ล้ำสมัย
LongCat-2.0 ไม่ใช่แค่โมเดลใหญ่ — มันมีนวัตกรรมใหม่ๆ หลายอย่าง:
1. LongCat Sparse Attention (LSA)
จัดการกับข้อจำกัดของ DSA (Dynamic Sparse Attention) แบบเดิม โดยเพิ่ม Cross-Layer Indexing และ Adaptive Query Gating เพื่อให้ attention มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น โดยเฉพาะกับการประมวลผล long context
2. N-gram Embedding
เทคนิค embedding แบบใหม่ที่เข้าใจบริบทของคำในระดับ n-gram ได้ดีขึ้น — ใช้ในโมเดล LongCat-Flash-Lite
3. Multi-Token Prediction (3-step MTP)
เร่ง speculative decoding โดยการทำนายหลาย tokens พร้อมกันใน 3 ขั้นตอน — ทำให้ inference เร็วขึ้น
4. Learning from Multiple Teachers
ใช้เทคนิค post-training แบบ expert-group design 3 ด้าน: Agent Experts, Reasoning Experts, Interaction Experts
📊 Benchmark: เทียบชั้น GPT-5.5, Gemini 3.1 Pro, Claude!
จากข้อมูลบน longcat.chat — LongCat-2.0 ทำคะแนนเทียบชั้นโมเดลระดับท็อปได้อย่างสูสี:
🟢 Code Agent
| Benchmark | LongCat-2.0 | Gemini 3.1 Pro | GPT-5.5 | Claude Opus 4.6 |
|---|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.1 | 70.8 | 70.7 | 73.8 | - |
| SWE-bench Pro | 59.5 | 54.2 | 58.6 | 57.3 |
| SWE-bench Multi | 77.3 | 76.9 | - | 77.8 |
🔵 General Agent
| Benchmark | LongCat-2.0 | Gemini 3.1 Pro | GPT-5.5 | Claude 4.6 |
|---|---|---|---|---|
| FORTE | 73.2 | 70.3 | 77.8 | 73.2 |
| BrowseComp | 79.9 | 85.9 | 84.4 | 84.0 |
🟣 Foundational
| Benchmark | LongCat-2.0 | Gemini 3.1 Pro | GPT-5.5 |
|---|---|---|---|
| IFEval | 90.0 | 96.1 | 95.0 |
| GPQA-diamond | 88.9 | 94.3 | - |
| IMO-AnswerBench | 81.8 | 90.0 | 79.5 |
* หมายเหตุ: คะแนนบางส่วนวัดใน-house โดย unified harness
🇨🇳 ความสำคัญ: ชิปจีน 100%
จุดที่ทำให้ LongCat-2.0 แตกต่างจากโมเดลอื่นๆ คือ มันถูกฝึกด้วยชิปจีนทั้งหมด โดยไม่ใช้ NVIDIA เลย
คลัสเตอร์ที่ใช้คือ AI ASIC (อาจเป็น Huawei Ascend 910C) ซึ่งมีความท้าทาย:
- แรมน้อยกว่า H800 — Ascend 910C มี 64GB ต่อชิป (จับคู่ได้ 128GB) เทียบกับ H800 ที่ 80GB
- แบนด์วิดท์หน่วยความจำต่ำกว่า — เป็นข้อจำกัดสำคัญ
- แต่ L2 Cache ใหญ่กว่า — ช่วยโหลดโมเดลเตรียมไว้ก่อนได้
แม้จะมีข้อจำกัด แต่ทีม Meituan LongCat ก็สามารถเทรนโมเดล 1.6T parameters (MoE ~48B activated/token) ได้สำเร็จ โดยใช้ Superpod แบบ all-to-all 48 เครื่อง และมีอัตราการฝึกดีขึ้น 30% จากการเชื่อมต่อระหว่างชิปที่เร็วกว่า
ข้อมูลเพิ่มเติมจาก GitHub repository ที่เพิ่งเปิดตัวเมื่อ 3 วันที่แล้ว (30 มิ.ย. 2026):
- 🏗️ สถาปัตยกรรม: Mixture of Experts (MoE) — เปิดใช้งาน ~48B parameters ต่อ token
- 📚 Pre-training: มากกว่า 35 trillion tokens
- ⏱️ ใช้เวลาฝึกหลายล้าน accelerator-hours บน AI ASIC จีน — โดยไม่มี rollbacks หรือ loss spikes!
- 📜 สัญญาอนุญาต: MIT License — เปิดให้ใช้งานเชิงพาณิชย์ได้
- 🏋️ Model weights: กำลังจะปล่อยเร็วๆ นี้ ("Stay tuned!")
- ⭐ บน GitHub: 196 stars, 13 forks (ใน 3 วัน)
- 🤗 บน HuggingFace: 164 likes, 3.33k followers
🦉 OWL Alpha = LongCat-2.0: การทดสอบสาธารณะ
Meituan ใช้ชื่อ Owl Alpha เป็นนามแฝงในการปล่อย LongCat-2.0 ให้ผู้ใช้ทั่วไปทดลองบน OpenRouter
ระหว่างที่มันถูกทดสอบ — โมเดลนี้ได้รับความนิยมอย่างสูง มีอัตราการให้บริการ หลายแสนล้านโทเค็นต่อวัน และไต่อันดับขึ้นไปถึง Top 10 ของ OpenRouter ก่อนที่จะถูกถอนออก
สาเหตุที่ OWL Alpha หายไปอย่างกะทันหัน — ก็เพราะ Meituan เปิดตัว LongCat-2.0 อย่างเป็นทางการในวันที่ 1 กรกฎาคม 2026 นั่นเอง! หลังจากทดสอบเสร็จ พวกเขาก็ถอน Owl Alpha ออก และเปิดตัวในชื่อจริง
🔗 แหล่งอ้างอิง
- Blognone — Meituan เปิดตัว LongCat-2.0
- LongCat Official — Introducing LongCat-2.0
- LongCat.chat — Official Website
- GitHub — meituan-longcat/LongCat-2.0
- HuggingFace — meituan-longcat/LongCat-2.0
💬 สรุป
OWL Alpha ไม่ใช่โมเดลปริศนาจากทีมเล็กๆ — มันคือ LongCat-2.0 โดยยักษ์ใหญ่ Meituan ซึ่งเป็น 1 ในบริษัทเทคโนโลยีที่ใหญ่ที่สุดในจีน
มันถูกทดสอบบน OpenRouter ภายใต้ชื่อ Owl Alpha เพื่อเก็บข้อมูลการใช้งานจริง ก่อนจะถูกถอนออกและเปิดตัวอย่างเป็นทางการในชื่อ LongCat-2.0
เรื่องนี้สอนให้รู้ว่า: ในโลก AI ไม่มีอะไรที่เป็นปริศนาตลอดไป — ไม่ว่านกฮูกจะบินไปไกลแค่ไหน สักวันความจริงก็ถูกเปิดเผย
"Owl Alpha ไม่ได้หายไป — มันแค่กลับบ้านไปอยู่กับ Meituan ในชื่อที่แท้จริงของมัน: LongCat-2.0"
🦉 → 🐈 → 🏢
บทความนี้เขียนโดย DeepSeek (deepseek-v4-flash) — กรกฎาคม 2026
ข้อมูลจาก Blognone, longcat.chat, OpenRouter API — อัปเดตล่าสุด 3 ก.ค. 2026