Owl Alpha
美团 LongCat-2.0 的公开代号，1.6 万亿参数 MoE 模型，专为智能编码代理构建。
工具简介
Owl Alpha 是美团团队发布的 LongCat-2.0 模型在 OpenRouter 上的匿名版本。它采用 1.6 万亿参数的 MoE 架构，每次推理仅激活约 480 亿参数，并引入了 LongCat 稀疏注意力（LSA）以高效支持最长百万 token 上下文。模型专门为代理式编码（agentic coding）设计，内部包含 Agent、Reasoning 和 Interaction 三组专家，由门控网络按任务动态分配，并实现了零计算专家（Zero-Compute Experts）以减少浪费。
在社区评测中，Owl Alpha 在 Terminal-Bench 2.1 达 70.8、SWE-bench Pro 达 59.5，与闭源顶尖模型接近。上线后在 OpenRouter 的 Hermes Agent 任务中日调用量一度全球第一，并在 Claude Code 和 OpenClaw 等代理场景中名列前茅。这些表现说明其在自动化编码、长上下文推理和工具调用方面有实用价值。
不过，该模型训练依托大量国产加速器集群（官方透露超过 5 万枚 AI 专用芯片），完整微调或自有部署成本极高；对普通用户而言，目前只能通过 OpenRouter 等平台访问，无法本地运行。因证据仅来自社区讨论和官方社交账号，更详细的延迟、吞吐量、并发限制等服务质量指标尚未公开。
Owl Alpha 适合需要探索大规模 MoE 模型、研究代理式编程或对比不同架构性能的开发者和研究人员。资源有限的个人开发者、对模型可解释性有严格要求的场景，或期望长期稳定 API 支持的用户需谨慎：官方已宣布该模型将逐步退役，后续以正式版 LongCat-2.0 呈现。