Depuis fin avril 2026, un modèle anonyme baptisé "Owl Alpha" trustait les premières places des classements d'usage sur OpenRouter, sans qu'aucune information sur son créateur ne circule. Le 30 juin, le voile tombe : c'est LongCat-2.0, un modèle de 1600 milliards de paramètres construit par Meituan, l'application chinoise... de livraison de repas à domicile. Et il aurait été entraîné entièrement sur des puces chinoises, sans un seul processeur Nvidia.
Il existe, dans le petit monde très bavard de l'IA, une pratique discrète : sortir un modèle sans nom, sous un pseudonyme, pour observer comment les développeurs l'utilisent avant de dévoiler qui se cache derrière. C'est une manière de tester le produit sur le marché réel plutôt que sur des benchmarks de laboratoire. Mais généralement, ce petit jeu de cache-cache dure quelques jours, deux semaines tout au plus. Cette fois, il a duré deux mois, et le résultat a surpris tout le monde.
Une domination silencieuse
Depuis fin avril 2026, un modèle baptisé Owl Alpha est apparu sur OpenRouter (une plateforme qui centralise l'accès à des dizaines de modèles d'IA différents), sans la moindre information sur son créateur. Pas de communiqué, pas de nom d'entreprise, rien. Et pourtant, ce modèle fantôme s'est mis à écraser les classements d'usage : première place sur l'espace de travail Hermes Agent, deuxième place sur Claude Code, troisième sur OpenClaw, trois canaux très utilisés par les développeurs pour le code assisté par IA.
Les chiffres de volume donnent le vertige : environ 10 100 milliards de tokens traités par mois, soit une moyenne de 559 milliards par jour, avec une croissance de 242% en un seul mois. Un modèle sans nom, sans marketing, sans annonce officielle, en train de devenir l'un des outils de code IA les plus utilisés au monde. La rumeur a commencé à circuler début juin, mais la confirmation officielle n'est arrivée que le 30 juin 2026.
La révélation : Meituan, l'application de livraison de repas
Ce jour-là, le compte officiel de LongCat annonce que Owl Alpha, c'est eux. Et LongCat, c'est un projet d'intelligence artificielle de Meituan, une entreprise chinoise connue du grand public pour son application de livraison de repas à domicile, l'équivalent chinois d'Uber Eats. Le modèle s'appelle officiellement LongCat-2.0, et ses caractéristiques techniques sont impressionnantes : 1 600 milliards de paramètres au total, avec une architecture Mixture-of-Experts qui n'en active qu'environ 48 milliards par requête, et une fenêtre de contexte native de 1 million de tokens.
Meituan affirme que LongCat-2.0 a été entraîné et servi de bout en bout sur un cluster de plus de 50 000 puces chinoises fabriquées localement, sans un seul processeur Nvidia dans la boucle, ni pour l'entraînement ni pour le service aux utilisateurs. Si c'est vérifié, ce serait le premier modèle à l'échelle du billion de paramètres entièrement construit sur du matériel domestique chinois. L'entraînement, qui a mobilisé plus de 35 000 milliards de tokens, se serait déroulé "sans interruption ni perte de stabilité irrécupérable", selon Meituan, ce qui est loin d'être garanti sur du matériel encore peu éprouvé à cette échelle.
Ce que valent réellement ses performances
Sur SWE-bench Pro, un test qui mesure la résolution de vrais problèmes issus de dépôts de code en production, LongCat-2.0 obtient 59,5, devant les 58,6 de GPT-5.5. L'écart est réel mais minime, moins d'un point, ce qui en fait davantage une égalité statistique qu'une victoire nette. Sur Terminal-Bench 2.1, il atteint 70,8. Le modèle reste cependant nettement derrière Claude Opus 4.7 et 4.8 sur plusieurs benchmarks de raisonnement scientifique complexe, ce qui confirme un profil de spécialiste du code agentique plutôt que de généraliste universel.
Le vrai argument de LongCat-2.0, c'est le prix. Son tarif standard tombe à 0,75$ en entrée et 2,95$ en sortie par million de tokens, avec une promotion de lancement encore plus basse, et surtout une politique où la relecture de contenu déjà en cache ne coûte rien. C'est nettement moins cher que GPT-5.5 ou même que Claude Sonnet 5 en tarif promotionnel. Une aubaine pour les développeurs qui font tourner des agents en boucle sur de longues sessions.
Ce que cette histoire raconte vraiment
Au-delà de l'anecdote croustillante d'une entreprise de livraison de repas qui construit un modèle frontière, cette affaire illustre une bascule de fond que nous avons déjà observée avec GLM-5.2 : plusieurs analystes soulignent que les restrictions d'accès imposées par le gouvernement américain à ses propres laboratoires, comme celles qui ont retardé GPT-5.6, ont paradoxalement ouvert un large boulevard aux alternatives open source chinoises, moins chères et sans ces contraintes d'accès.
Il faut toutefois garder une distance saine avec les chiffres avancés. Les benchmarks proviennent de Meituan elle-même, sans vérification indépendante, et les poids complets du modèle n'étaient toujours pas publiés au moment de l'annonce malgré la promesse d'un accès ouvert sous licence MIT. Ce que cette histoire prouve avec certitude, en revanche, c'est qu'un modèle peut désormais conquérir une part massive du marché du développement mondial avant même que quiconque sache qui l'a construit. La performance, seule, a suffi à faire sa place. Le nom est venu après.