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LongCat 2.0 (low) vs GLM 5.2

Der Durchschnittsscore ist mit 6.6 vs 6.6 praktisch gleichauf. GLM 5.2 hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.250 vs $0.630. GLM 5.2 ist schneller mit 11.27s vs 115.00s, mit Erfolgsraten von 55.1% vs 63.8%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-19

Verglichene Modelle

Rang
#222
Gesamte Ausgabe-Token
346,225
Antwortzeit (Durchschnitt)
115.00s
Gesamtkosten
$0.630
Rang
#220
Gesamte Ausgabe-Token
17,685
Antwortzeit (Durchschnitt)
11.27s
Gesamtkosten
$0.250
Empfohlenes Modell GLM 5.2

Es hat hier die beste Punktzahl (6.6) und kostet etwa 2.5x weniger als LongCat 2.0 (low).

Detaillierter Vergleich

Metrik LongCat 2.0 LongCat 2.0 low Veröffentlichung: 2026-07-20 GLM 5.2 GLM 5.2 none Veröffentlichung: 2026-06-17
Punktzahl 6.6 6.6
Rang #222 #220
Zuverlässigkeit 9.9 10.0
Konsistenz 8.3 9.0
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 55.1% 63.8%
Instabile Tests 5 3
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 4.942 1.753
Gesamtkosten $0.630 $0.250
Eingabepreis $0.300 / 1M $0.153 / 1M
Ausgabepreis $1.200 / 1M $12.000 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.006 / 1M $0.150 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 262,387 247,919
Ausgabe-Token 7,344 17,685
Denk-Token 338,881 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 115.00s 11.27s
Antwortzeit (Maximum) 560.39s 79.65s
Antwortzeit (Gesamt) 2645.11s 259.32s
Parameter 1.6T insgesamt (48B aktiv) 744B insgesamt (40B aktiv)
Verfügbarkeit Open Source Open Source

Cache-Preise gelten für Eingabetokens. Lesen nutzt gespeicherte Prompts erneut; Schreiben speichert sie und kann mehr kosten. Für Ausgabetokens gilt der Ausgabepreis.

Modell-Generierungs-Showcase

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#222 LongCat 2.0

low
Kosten
$0.024
Zeit
428.0s
Token
19,557 tok

#220 GLM 5.2

none
Kosten
$0.033
Zeit
87.7s
Token
7,455 tok

Top-Modelle nach Score

Score vs. Gesamtkosten

Antwortzeit (Durchschnitt)

Punktzahl vs Antwortzeit (Durchschnitt)

Gesamte Ausgabe-Token

Punktzahl vs Gesamte Ausgabe-Token

Kategorieaufschlüsselung

Programmierung Punktzahl Konsistenz Erfolgsquote pro Versuch Instabile Tests Korrekte Tests Antwortzeit (Durchschnitt) Eingabe-Token Ausgabe-Token Denk-Token
LongCat 2.0 6.6 4.6 77.8% 2 479.30s 6,544 461 206,627
GLM 5.2 3.7 9.5 0.0% 0 7.55s 7,263 1,958 0

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