Owl Alpha
美団の1.6T MoEモデル、コード名Owl Alpha。自律型コーディングエージェント向けに設計。
ツール概要
Owl Alphaは、美団のLongCat-2.0モデルがOpenRouter上で匿名公開されたものです。1.6兆パラメータのMoEアーキテクチャを採用し、トークンあたり約480億パラメータのみを活性化します。独自のLongCat Sparse Attention（LSA）によって最大100万トークンのコンテキストを効率的に処理し、Agent・Reasoning・Interactionの3つの専門家グループをタスクに応じてゲート制御で割り当てます。Zero-Compute Expertsにより、無駄な計算を抑えつつ実際の活性化パラメータを33B〜56Bの間で動的に調整します。
ベンチマークでは、Terminal-Bench 2.1で70.8、SWE-bench Proで59.5を記録し、主要なクローズドモデルに迫る性能を示しました。OpenRouter上ではHermes Agentカテゴリで日次利用量が1位、Claude Codeで2位、OpenClawで3位にランクインし、実務でのエージェント型コーディング需要の高さを証明しています。
ただし、本モデルの訓練には5万基以上の国産AIアクセラレータが使用されたとされ、独自のファインチューニングや自社ホスティングには膨大な計算資源が必要です。現時点ではOpenRouter経由のAPIアクセスのみで、レイテンシやスループットといった詳細なサービス品質指標は未公開です。また、Owl Alphaは間もなく終了し、正式版LongCat-2.0に移行することが発表されています。
大規模MoEモデルの研究、エージェント型ワークフローの試作、最先端クローズドモデルとの比較検証を行う開発者や研究者に適しています。予算が限られる個人開発者、長期安定したAPIを求めるプロジェクト、推論の完全な透明性が必要な用途では、公式リリースの成熟を待つほうが賢明です。