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LongCat 2.0 (low) vs GLM 5.3 Flash (low)

Der Durchschnittsscore ist mit 6.6 vs 6.6 praktisch gleichauf. GLM 5.3 Flash (low) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.038 vs $0.630. GLM 5.3 Flash (low) ist schneller mit 11.82s vs 115.00s, mit Erfolgsraten von 55.1% vs 58.0%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-09

Verglichene Modelle

Rang
#201
Gesamte Ausgabe-Token
346,225
Antwortzeit (Durchschnitt)
115.00s
Gesamtkosten
$0.630
Rang
#197
Gesamte Ausgabe-Token
27,168
Antwortzeit (Durchschnitt)
11.82s
Gesamtkosten
$0.038
Empfohlenes Modell GLM 5.3 Flash (low)

Es hat hier die beste Punktzahl (6.6) und kostet etwa 17.0x weniger als LongCat 2.0 (low).

Detaillierter Vergleich

Metrik LongCat 2.0 LongCat 2.0 low Veröffentlichung: 2026-07-20 GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash low Veröffentlichung: 2026-08-26
Punktzahl 6.6 6.6
Rang #201 #197
Zuverlässigkeit 9.9 10.0
Konsistenz 8.3 8.5
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 55.1% 58.0%
Instabile Tests 5 4
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 4.942 0.338
Gesamtkosten $0.630 $0.038
Eingabepreis $0.300 / 1M $0.150 / 1M
Ausgabepreis $1.200 / 1M $0.500 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.006 / 1M $0.030 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 262,387 255,173
Ausgabe-Token 7,344 9,891
Denk-Token 338,881 17,277
Antwortzeit (Durchschnitt) 115.00s 11.82s
Antwortzeit (Maximum) 560.39s 90.45s
Antwortzeit (Gesamt) 2645.11s 271.92s
Parameter 1.6T insgesamt (48B aktiv) 320B insgesamt (18B 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.

#201 LongCat 2.0

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

#197 GLM 5.3 Flash

low
Kosten
$0.001
Zeit
20.7s
Token
1,482 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 5.3 Flash 5.4 7.2 44.4% 1 10.38s 7,317 398 3,973

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