मीटुआन ने 560 अरब पैरामीटर वाला मिक्सचर ऑफ एक्सपर्ट्स मॉडल लॉन्गकैट फ्लैश चैट जारी किया

यह लॉन्च अभी क्यों मायने रखता है

चीन की ऑन-डिमांड सेवा क्षेत्र की दिग्गज कंपनी मीटुआन ने लॉन्गकैट फ्लैश चैट जारी कर ओपन-सोर्स बड़े भाषा मॉडल की लहर में कदम रखा है। यह सिस्टम बहुत बड़ी पैरामीटर संख्या को दक्षता-केंद्रित डिज़ाइन के साथ जोड़ता है। सितंबर 2025 की शुरुआत में घोषित और डेवलपरों के लिए GitHub तथा Hugging Face पर उपलब्ध कराया गया यह मॉडल एक तकनीकी रिपोर्ट के साथ आया है, जो इसे मौजूदा शीर्ष प्रणालियों के समकक्ष रखती है। कंपनी के बेंचमार्क के अनुसार, मीटुआन का कहना है कि लॉन्गकैट फ्लैश चैट का प्रदर्शन DeepSeek V3.1, Alibaba Cloud के Qwen3 परिवार और Moonshot AI के Kimi K2 के बराबर है। Anthropic के Claude Sonnet और Google के Gemini 2.5 Flash के मुकाबले भी इसके नतीजे अच्छे हैं। मॉडल को व्यापक उपयोग और संशोधन की अनुमति वाले लाइसेंस के तहत जारी किया गया है, जो मीटुआन के एआई सिस्टम के इर्द-गिर्द सक्रिय डेवलपर समुदाय बनाने की उसकी कोशिश का संकेत है।

लॉन्गकैट फ्लैश चैट को तर्क-केंद्रित प्रणाली के बजाय तेज़, उत्पादन-उपयोग के लिए तैयार फाउंडेशन मॉडल के रूप में पेश किया गया है। यह स्पष्ट प्राथमिकता दिखाता है: धीमी और जटिल तर्क-श्रृंखलाओं पर कम ज़ोर, और प्रतिक्रियाशील एजेंट व्यवहार, टूल के उपयोग तथा निर्देशों का पालन करने पर अधिक ध्यान। यह लॉन्च मीटुआन की 2023 में एआई स्टार्टअप Light Year को 281 मिलियन डॉलर में खरीदने के बाद आया है। यह कंपनी की उस आंतरिक रणनीति के अनुरूप भी है, जिसमें आंतरिक कार्यप्रवाहों के लिए एआई, उपभोक्ता उत्पादों में एआई सुविधाएं और मूल मॉडल का निर्माण शामिल है।

मीटुआन ने क्या जारी किया

कंपनी के दस्तावेज़ों में लॉन्गकैट फ्लैश चैट को मिक्सचर ऑफ एक्सपर्ट्स मॉडल बताया गया है, जिसमें कुल 560 अरब पैरामीटर हैं। हर टोकन पर इनमें से केवल एक हिस्सा सक्रिय होता है। आम तौर पर यह संख्या 18.6 अरब से 31.3 अरब के बीच रहती है और औसतन करीब 27 अरब होती है। चुनिंदा पैरामीटर सक्रिय करना मॉडल की गति और लागत का अहम आधार है। मॉडल में 128k टोकन तक की लंबी संदर्भ-सीमा है, जिससे यह बार-बार नए सिरे से शुरू किए बिना लंबी बातचीत, दस्तावेज़ या कई चरणों वाले काम संभाल सकता है।

मीटुआन के शब्दों में, यह एक नॉनथिंकिंग फाउंडेशन मॉडल है। Caixin Global की रिपोर्ट के अनुसार, मॉडल में उन्नत तर्क-क्षमताएं शामिल नहीं हैं, फिर भी कई तरह के निर्देश-आधारित और एजेंट कार्यों में यह मजबूत नतीजे देता है। रिपॉजिटरी में सामान्य बेंचमार्क, निर्देशों का पालन, गणित, कोडिंग, टूल के उपयोग और सुरक्षा मूल्यांकन में प्रतिस्पर्धी स्कोर दर्ज हैं। डेवलपर Hugging Face पर इस पेज से मॉडल के वेट और दस्तावेज़ हासिल कर सकते हैं, और आधिकारिक वेबसाइट longcat.ai पर उत्पाद का विवरण देख सकते हैं। कोड और वेट MIT License के तहत जारी किए गए हैं।

लॉन्गकैट की संरचना के भीतर

मिक्सचर ऑफ एक्सपर्ट्स मॉडल एक विशाल नेटवर्क को कई विशिष्ट हिस्सों में बांटते हैं, जिन्हें एक्सपर्ट कहा जाता है। एक राउटर तय करता है कि हर टोकन के लिए किन एक्सपर्ट्स से मदद ली जाए। हर टोकन पर एक्सपर्ट्स के एक छोटे समूह को सक्रिय करके मॉडल अपनी कुल क्षमता बड़ी बनाए रखता है और साथ ही हर चरण में कंप्यूटिंग का बोझ सीमित रखता है। अनुमान के दौरान लागत को बहुत बढ़ाए बिना मॉडल का आकार बढ़ाने का यह तरीका आम होता जा रहा है।

आसान भाषा में मिक्सचर ऑफ एक्सपर्ट्स

इस सिस्टम को एक बड़ी टीम की तरह समझें, जिसमें हर संदेश के लिए केवल कुछ विशेषज्ञों को बुलाया जाता है। सामग्री के आधार पर राउटर उन विशेषज्ञों को चुनता है, जिससे अनावश्यक काम कम होता है। मीटुआन के डिज़ाइन में कुछ अतिरिक्त विशेषताएं हैं। रिपोर्ट में ज़ीरो कंप्यूटेशन एक्सपर्ट्स का ज़िक्र है। ये प्लेसहोल्डर की तरह काम करते हैं, जिन्हें राउटर लोड संतुलित करने या आसान टोकन के लिए कंप्यूटिंग घटाने के वास्ते चुन सकता है। पर्दे के पीछे एक PID कंट्रोलर भी है, जो एक्सपर्ट्स के बायस में बदलाव कर सक्रिय पैरामीटर की औसत संख्या स्थिर रखता है। PID का अर्थ है proportional, integral, derivative यानी आनुपातिक, समाकल और अवकल। यह एक आम नियंत्रण विधि है, जो बिना उतार-चढ़ाव के सिस्टम को लक्षित स्तर की ओर ले जाती है।

थ्रूपुट बढ़ाने के लिए लॉन्गकैट फ्लैश चैट शॉर्टकट-कनेक्टेड MoE संरचना का उपयोग करता है, जो संचार और कंप्यूटिंग के बीच ओवरलैप बढ़ाती है। कई GPU वाले सेटअप में संचार का समय प्रदर्शन की रुकावट बन सकता है। शॉर्टकट कनेक्शन ऐसे रास्ते बनाते हैं जिनसे डेटा डिवाइसों के बीच जाते समय नेटवर्क के कुछ हिस्से तेज़ी से काम कर सकें। तकनीकी नोट्स में H800 श्रेणी के हार्डवेयर पर एक उपयोगकर्ता के लिए प्रति सेकंड 100 से अधिक टोकन की अनुमान गति का उल्लेख है।

गति और लागत के दावे

ओपन-सोर्स सारांशों और चीनी मीडिया रिपोर्टों के अनुसार, मीटुआन ने अत्यधिक समानांतर सेटअप में लगभग 30 दिनों में प्रशिक्षण पूरा किया। रिपोर्टों में यह भी कहा गया है कि मॉडल H800 एक्सेलेरेटर पर प्रति सेकंड 100 टोकन तैयार कर सकता है। कंपनी कुछ खास परिस्थितियों में आउटपुट की लागत करीब प्रति दस लाख टोकन 5 युआन बताती है। वास्तविक लागत हार्डवेयर, बैच के आकार और डिप्लॉयमेंट फ्रेमवर्क के अनुसार बदलती है, लेकिन मुख्य दावा साफ है। मीटुआन लॉन्गकैट फ्लैश चैट को ऐसा मॉडल बता रही है जो प्रति अनुरोध कम कंप्यूटिंग संसाधनों में प्रतिस्पर्धी गुणवत्ता के साथ तेज़ी के लिए बनाया गया है।

प्रशिक्षण की प्रक्रिया और स्थिरता

रिपॉजिटरी में स्थिरता के लिए कई उपाय बताए गए हैं: अलग-अलग आकारों में अच्छे सेटिंग दोबारा इस्तेमाल करने के लिए हाइपरपैरामीटर ट्रांसफर, बड़े संस्करणों को छोटे संस्करणों से शुरू कराने के लिए मॉडल ग्रोथ इनिशियलाइज़ेशन, और MoE राउटर को दुरुस्त रखने के लिए z loss के साथ राउटर ग्रेडिएंट संतुलन विधि। टीम दोहराए जा सकने वाले रन के लिए निर्धारक कंप्यूटिंग पर ज़ोर देती है। डेटा के मोर्चे पर, मीटुआन जटिल एजेंट व्यवहार के लिए कार्य-क्रम तैयार करने की दो चरणों वाली प्रीट्रेनिंग फ्यूज़न रणनीति और मल्टी-एजेंट सिंथेसिस फ्रेमवर्क का वर्णन करती है। कुल मिलाकर, यह प्रशिक्षण प्रक्रिया गहरे, कई चरणों वाले तर्क के बजाय विश्वसनीयता और एजेंट प्रदर्शन के लिए तैयार की गई है।

प्रतिद्वंद्वी मॉडलों से इसकी तुलना

मीटुआन के बेंचमार्क लॉन्गकैट फ्लैश चैट को चीन के अग्रणी सामान्य-उद्देश्य मॉडल के बराबर रखते हैं। तुलना में DeepSeek V3.1, Alibaba Cloud का Qwen3 परिवार और Moonshot AI का Kimi K2 शामिल हैं। रिपोर्ट में Claude Sonnet और Gemini 2.5 Flash जैसे प्रमुख अमेरिकी मॉडलों के मुकाबले भी इसके अच्छे प्रदर्शन का उल्लेख है। कुछ रिपोर्टों में खास नॉनथिंकिंग कार्यों के लिए GPT 4.1 से तुलना भी की गई है। सटीक रैंकिंग बेंचमार्क के समूह और प्रॉम्प्ट की सेटिंग पर निर्भर करती है। कंपनियों के अपने परीक्षण शुरुआती संकेत देते हैं; तीसरे पक्ष के मूल्यांकन से अधिक पूरी तस्वीर मिलेगी।

नॉनथिंकिंग का लेबल एक अहम स्पष्टीकरण है। तर्क-केंद्रित प्रणालियां कई चरणों में योजना बनाने और विचार करने के लिए बनाई जाती हैं, जिनमें अक्सर जवाब तैयार होने की गति धीमी और कंप्यूटिंग खर्च अधिक होता है। लॉन्गकैट फ्लैश चैट का ध्यान तेज़ी से निर्देशों का पालन, टूल का उपयोग और एजेंटों का समन्वय करने पर है। यह उन स्थितियों के अनुकूल है जहां जटिल आंतरिक तर्क की तुलना में प्रतिक्रिया का समय, थ्रूपुट और अनुमानित लागत अधिक मायने रखते हैं।

व्यवहार में एजेंट-आधारित कार्य क्या हैं

एजेंट-आधारित कार्यों में ऐसा मॉडल शामिल होता है जो टूल चला सकता है, जानकारी हासिल कर सकता है, कार्यप्रवाह का पालन कर सकता है और तय कर सकता है कि उसे कब और जानकारी मांगनी चाहिए। यह सिस्टम दस्तावेज़ देख सकता है, आंतरिक डेटाबेस से जानकारी ले सकता है, भुगतान API शुरू कर सकता है या ग्राहक के लिए संदेश का मसौदा बना सकता है। लॉन्गकैट फ्लैश चैट को इसी तरह के काम के लिए तैयार किया गया है। इसका लक्ष्य तेज़ फैसले लेना, लंबे संदर्भ संभालना और विलंब को कम रखना है, ताकि वास्तविक अनुप्रयोगों में इसकी प्रतिक्रिया तत्पर लगे।

मीटुआन पहले से अपने कारोबार में एजेंटों के प्रयोग कर चुकी है। कंपनी ने एआई-सहायता से कोडिंग के लिए NoCode, कारोबारी फैसलों में सहायता के लिए Kangaroo Advisor और होटल परिचालन प्रबंधन के लिए Meituan Jibai पेश किए हैं। तेज़ एजेंट इंजन व्यापारियों को सेवा से जोड़ने, ग्राहक सहायता अनुरोधों की छंटाई, इन्वेंटरी की जांच, रूट की योजना में सहायता और मार्केटिंग सामग्री तैयार करने जैसे कामों में मदद कर सकता है। ई-कॉमर्स और स्थानीय सेवाओं में कई काम धीमी, चरण-दर-चरण तर्क क्षमता की तुलना में भरोसेमंद गति, टूल कनेक्टिविटी और लंबे संदर्भ को बनाए रखने से अधिक लाभ पाते हैं।

रणनीति, अधिग्रहण और चीन में ओपन सोर्स का बढ़ता चलन

मीटुआन ने 2023 में Light Year को 281 मिलियन डॉलर में खरीदने के बाद मूल मॉडल के क्षेत्र में गंभीरता से कदम रखा। कंपनी के नेताओं ने तीन स्तरों वाली योजना बताई है: आंतरिक काम के लिए एआई, उपभोक्ता उत्पादों में एआई और बुनियादी मॉडल का निर्माण। लॉन्गकैट फ्लैश चैट इस बुनियादी स्तर पर कंपनी का पहला सार्वजनिक उदाहरण है। यह चीनी तकनीकी कंपनियों के बीच व्यापक चलन के भी अनुरूप है। Alibaba, DeepSeek से जुड़ी प्रयोगशालाओं और Moonshot AI जैसी कंपनियों के ओपन-सोर्स रिलीज़ तेज़ बदलावों और समुदाय के परीक्षणों के ज़रिए पश्चिमी समकक्षों से अंतर कम कर रहे हैं।

यहां ओपन-सोर्स लाइसेंस का महत्व है। वेट और कोड को MIT License के तहत प्रकाशित करके मीटुआन स्टार्टअप, शोध समूहों और उद्यमों को भारी पाबंदियों के बिना प्रयोग, बदलाव और डिप्लॉयमेंट के लिए आमंत्रित करती है। इससे प्रतिक्रिया और संभावित उपयोगों का दायरा बढ़ता है। साथ ही, भोजन डिलीवरी से जुड़ी अपनी मूल पहचान से बाहर भी मीटुआन की तकनीकी साख बनाने में मदद मिलती है। कई स्रोतों ने बताया कि कंपनी अपने एआई दृष्टिकोण को आक्रामक और सक्रिय बताती है तथा गति और खुलेपन के ज़रिए डेवलपरों का भरोसा और ध्यान जीतना चाहती है।

लाइसेंस, डिप्लॉयमेंट और सुरक्षा

लॉन्गकैट फ्लैश चैट MIT License के तहत जारी किया गया है। यह उदार लाइसेंस व्यापक व्यावसायिक उपयोग की अनुमति देता है। रिपॉजिटरी में vLLM और SGLang के ज़रिए डिप्लॉयमेंट के निर्देश शामिल हैं। अधिक थ्रूपुट वाले अनुमान के लिए ये फ्रेमवर्क लोकप्रिय हैं। इनके लगातार बैचिंग और पेज्ड अटेंशन जैसे फीचर सेवा देने की लागत घटा सकते हैं। आंशिक रूप से एक्सपर्ट सक्रिय करने वाला मॉडल उन वातावरणों के साथ स्वाभाविक रूप से मेल खाता है जो GPU का निष्क्रिय समय कम करते हैं।

सभी बड़े भाषा मॉडलों की तरह, लॉन्गकैट फ्लैश चैट की भी सीमाएं हैं। दस्तावेज़ डेवलपरों से अपने उपयोग-क्षेत्रों में सुरक्षा, निष्पक्षता और कानूनी अनुपालन का मूल्यांकन करने का आग्रह करते हैं। व्यक्तिगत डेटा, वित्त या स्वास्थ्य से जुड़े क्षेत्रों में यह खास तौर पर अहम है। मीटुआन की सामग्री में सुरक्षा मूल्यांकन और रेड टीमिंग शामिल हैं। इसमें उपयोगकर्ताओं को संवेदनशील परिस्थितियों में मॉडल का उपयोग करते समय कानूनों और उद्योग के नियमों का पालन करने की याद भी दिलाई गई है।

निवेशकों की प्रतिक्रिया और बाज़ार के संकेत

लॉन्च के बाद आई वित्तीय खबरों में कहा गया कि मीटुआन के शेयर नीचे कारोबार कर रहे थे, जबकि कंपनी प्रतिस्पर्धी मॉडल जारी करने वाली चीनी कंपनियों की सूची में शामिल हो गई। TipRanks ने South China Morning Post के बेंचमार्क का हवाला दिया और व्यापक नीतिगत संदर्भ की ओर इशारा किया: चीन अपने तकनीकी क्षेत्र को समर्थन बढ़ा रहा है, जबकि व्यापारिक तनाव का सामना भी कर रहा है। बाज़ार की प्रतिक्रिया अक्सर उत्पाद की वास्तविकता से देर से आती है। निवेशकों के लिए यह अहम होगा कि मॉडल को कितना अपनाया जाता है, क्या इससे मीटुआन के परिचालन की लागत घटती है और क्या बाहरी डेवलपर इसे वास्तविक उत्पादों के लिए चुनते हैं।

इससे बड़ा संकेत यह है कि एआई के मुख्य क्षेत्र से बाहर की कंपनियां भी अब ऐसे मॉडल प्रकाशित कर रही हैं जो एजेंट उपयोग के मामलों में गति, लागत और क्षमता के लिहाज़ से स्थापित कंपनियों को चुनौती देते हैं। यह रुझान उद्यमों की उस सोच को बदल सकता है कि उनका एआई सिस्टम कहां से आएगा। इससे मॉडल निर्माताओं पर यह साबित करने का दबाव भी बढ़ सकता है कि उनके मॉडल केवल बेंचमार्क सूची में आगे रहने के बजाय व्यावहारिक, कम विलंब वाले कार्यों में वास्तविक मूल्य देते हैं।

मुख्य बिंदु

• मीटुआन ने सितंबर 2025 की शुरुआत में कुल 560 अरब पैरामीटर वाला ओपन-सोर्स मिक्सचर ऑफ एक्सपर्ट्स मॉडल लॉन्गकैट फ्लैश चैट GitHub और Hugging Face पर जारी किया।
• मॉडल प्रति टोकन औसतन 18.6 अरब से 31.3 अरब पैरामीटर सक्रिय करता है, जिससे कुल क्षमता बड़ी रखते हुए कंप्यूटिंग लागत घटती है।
• तकनीकी रिपोर्ट के बेंचमार्क DeepSeek V3.1, Alibaba Cloud के Qwen3, Moonshot AI के Kimi K2 के बराबर प्रदर्शन और Claude Sonnet तथा Gemini 2.5 Flash के मुकाबले मजबूत स्थिति का दावा करते हैं।
• मीटुआन इस सिस्टम को गहरे तर्क के बजाय गति, निर्देशों का पालन, टूल के उपयोग और एजेंट कार्यप्रवाह पर केंद्रित नॉनथिंकिंग फाउंडेशन मॉडल के रूप में पेश करती है।
• इंजीनियरिंग सुविधाओं में ज़ीरो कंप्यूटेशन एक्सपर्ट्स, एक्सपर्ट बायस के लिए PID कंट्रोलर, शॉर्टकट-कनेक्टेड MoE डिज़ाइन और 128k टोकन की संदर्भ-सीमा शामिल हैं।
• तकनीकी नोट्स में H800 हार्डवेयर पर प्रति सेकंड 100 से अधिक टोकन और कुछ खास परिस्थितियों में प्रति दस लाख टोकन करीब 5 युआन की आउटपुट लागत का उल्लेख है।
• कोड और वेट MIT License के तहत हैं; vLLM और SGLang के लिए डिप्लॉयमेंट निर्देश भी दिए गए हैं।
• यह लॉन्च मीटुआन द्वारा 2023 में Light Year को खरीदने के बाद आया है और कार्यस्थल के टूल, उत्पादों तथा मूल मॉडलों को शामिल करने वाली व्यापक तीन-स्तरीय एआई रणनीति का समर्थन करता है।
• TipRanks ने घोषणा के बाद शेयर कीमत में गिरावट की खबर दी, जो दिखाती है कि निवेशकों का रुझान वास्तविक उपयोग और लागत बचत पर निर्भर हो सकता है।
• यह लॉन्च चीन में ओपन-सोर्स मॉडल की उस लहर में शामिल है जो पश्चिमी समकक्षों से अंतर कम कर रही है और तेज़ एजेंट उपयोग के मामलों पर ध्यान दे रही है।