Navigasi
AI BENCHY
AD
Track all your projects in one dashboard. Get 📊stats, 🔥heatmaps and 👀recordings in one self-hosted dashboard.
uxwizz.com

LongCat 2.0 (high) vs GLM 5.2

GLM 5.2 unggul dalam skor rata-rata dengan 6.7 vs 6.7. GLM 5.2 memiliki biaya benchmark lebih rendah di $0.153 vs $0.492. GLM 5.2 lebih cepat di 9.65s vs 153.29s, dengan tingkat keberhasilan 51.5% vs 63.6%.

Benchmark dihasilkan dari suite pengujian AI BENCHY pada: 2026-09-03

Peringkat
#155
Total token output
386,642
Waktu respons (rata-rata)
153.29s
Total Biaya
$0.492
Peringkat
#150
Total token output
14,344
Waktu respons (rata-rata)
9.65s
Total Biaya
$0.153
Model yang direkomendasikan GLM 5.2

It has the best score here (6.7), while costing about 3.2x less than LongCat 2.0 (high).

Perbandingan terperinci

Metrik LongCat 2.0 LongCat 2.0 high Rilis: 2026-07-20 GLM 5.2 GLM 5.2 none Rilis: 2026-06-17
Skor 6.7 6.7
Peringkat #155 #150
Keandalan 10.0 10.0
Konsistensi 8.4 9.2
Percobaan 66/66 66/66
Tes benar
Tingkat lulus per percobaan 51.5% 63.6%
Tes tidak stabil 4 2
Total Run 66 66
Biaya per hasil 5.467 1.312
Total Biaya $0.492 $0.153
Harga input $0.300 / 1M $0.966 / 1M
Harga output $1.200 / 1M $3.036 / 1M
Total token input 93,411 112,458
Token output 30,470 14,344
Token penalaran 356,172 0
Waktu respons (rata-rata) 153.29s 9.65s
Waktu respons (maks) 941.66s 79.65s
Waktu respons (total) 3372.36s 212.38s
Parameter 1.6T total (48B aktif) 744B total (40B aktif)
Ketersediaan Sumber terbuka Sumber terbuka

Showcase generasi model

Hamster playing table tennis

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

#155 LongCat 2.0

high
SVG tidak valid
Biaya
$0.000
Waktu
600.0s
Token
0 tok

#150 GLM 5.2

none
SVG tidak valid
Biaya
$0.033
Waktu
87.7s
Token
7,455 tok

Model teratas berdasarkan skor

Skor vs Total Biaya

Waktu respons (rata-rata)

Skor vs Waktu respons (rata-rata)

Total token output

Skor vs Total token output

Rincian Kategori

Pemrograman Skor Konsistensi Tingkat lulus per percobaan Tes tidak stabil Tes benar Waktu respons (rata-rata) Token input Token output Token penalaran
LongCat 2.0 7.8 9.3 66.7% 0 505.33s 6,913 244 192,377
GLM 5.2 3.7 9.5 0.0% 0 7.55s 7,263 1,958 0

Perbandingan Cepat

Ganti Pasangan Perbandingan