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Ling-3.0-flash (high) vs LongCat 2.0

平均スコアは 6.4 vs 6.4 でほぼ同等です。 Ling-3.0-flash (high) の benchmark コストが低く、$0.021 vs $0.044 です。 LongCat 2.0 の方が高速で、5.17s vs 13.70s です、成功率は 63.6% vs 40.9% です。

ベンチマークは AI BENCHY テストスイートから次の日時に生成: 2026-09-08

比較対象モデル

順位
#184
合計出力トークン
299,456
応答時間(平均)
13.70s
合計コスト
$0.021
順位
#182
合計出力トークン
9,375
応答時間(平均)
5.17s
合計コスト
$0.044
おすすめモデル LongCat 2.0

ここでは最高スコア(6.4)で、Ling-3.0-flash (high) より約 2.6 倍速く応答します。

詳細比較

指標 Ling-3.0-flash Ling-3.0-flash high リリース: 2026-07-24 LongCat 2.0 LongCat 2.0 none リリース: 2026-07-20
スコア 6.4 6.4
順位 #184 #182
信頼性 9.8 10.0
一貫性 8.6 9.3
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 63.6% 40.9%
不安定なテスト 4 2
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 0.000 0.549
合計コスト $0.021 $0.044
入力価格 $0.021 / 1M $0.300 / 1M
出力価格 $0.063 / 1M $1.200 / 1M
合計入力トークン 132,044 108,752
出力トークン 92,135 9,375
推論トークン 207,321 0
応答時間(平均) 13.70s 5.17s
応答時間(最大) 75.27s 48.38s
応答時間(合計) 287.75s 113.83s
パラメータ 124B 総数 (5.1B アクティブ) 1.6T 総数 (48B アクティブ)
公開状況 オープンソース オープンソース

モデル生成ショーケース

Hamster playing table tennis

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

#184 Ling-3.0-flash

high
コスト
$0.000
時間
30.7s
トークン
10,576 tok

#182 LongCat 2.0

none
コスト
$0.027
時間
411.7s
トークン
22,283 tok

スコア上位モデル

スコア vs 総コスト

応答時間(平均)

スコア vs 応答時間(平均)

合計出力トークン

スコア vs 合計出力トークン

カテゴリ内訳

コーディング スコア 一貫性 試行ごとの合格率 不安定なテスト 正解テスト 応答時間(平均) 入力トークン 出力トークン 推論トークン
Ling-3.0-flash 6.7 5.0 66.7% 2 14.85s 8,298 15,602 32,152
LongCat 2.0 5.5 10.0 33.3% 0 2.85s 7,446 578 0

クイック比較

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