- スコア
- 8.6 (+1.30 ポイント)
- 合計コスト(現在価格)
- $0.061 · 92.2% 安い
- 応答時間(平均)
- 7.51s · 95.0% 速い
概要
LongCat 2.0 は AI BENCHY で 7.3 を記録し、順位は #165 です。信頼性は 10.0、成功率は 53.6%、総コストは $0.778、平均応答時間は 151.67s です。
LongCat 2.0 の特徴: 最も目立つのは エージェントタスク で、順位は #1 です。一方、最も弱い領域は データ解析と抽出 で #17 です。
おすすめの代替モデル
代わりに次のモデルのいずれかをおすすめします:
- スコア
- 9.4 (+2.09 ポイント)
- 合計コスト(現在価格)
- $0.183 · 76.6% 安い
- 応答時間(平均)
- 6.24s · 95.9% 速い
- スコア
- 8.3 (+0.99 ポイント)
- 合計コスト(現在価格)
- $0.047 · 94.0% 安い
- 応答時間(平均)
- 18.07s · 88.1% 速い
モデル情報
調査日:2026-08-12
- パラメータ
- 1.6T 総数 (48B アクティブ)
- アーキテクチャ
- MoE
- 公開状況
- オープンソース
- ライセンス
- MIT
入力価格
$0.300 / 1M
出力価格
$1.200 / 1M
キャッシュ読み取り料金
$0.006 / 1M
キャッシュ書き込み料金
該当なし
キャッシュ料金は入力トークンに適用されます。読み取りは保存済みのプロンプトを再利用し、書き込みは保存するため追加料金がかかる場合があります。出力トークンには出力料金が適用されます。
不安定なテスト
4
不安定なテストは、実行間で結果が混在しています(少なくとも1回合格かつ1回失敗)。
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#165 LongCat 2.0
high- コスト
- $0.000
- 時間
- 600.0s
- トークン
- 0 tok
実行履歴
| テスト日時 | スコア | 信頼性 | 正解テスト | 合計コスト | 比較する |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-10-01 03:51 再テスト | 7.3 | 10.0 | $0.778 ↑ | 現在の実行 | |
| 2026-07-20 17:01 初回実行 | 6.6 | 9.4 | $0.469 | 比較する |
この実行では別のベンチマークスイートが使われました。履歴の変化を読むときはスイート変更も考慮してください。
実行比較
| 実行 | ベンチマーク網羅率 | スコア | 一貫性 | 信頼性 | 正解テスト | 不安定なテスト | 合計出力トークン | 合計入力トークン | 合計コスト | 応答時間(平均) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026-10-01 03:51 · 現在の実行 | 69/69 回 | 7.3 | 8.5 | 10.0 | 10/23 | 4 | 404,635 | 275,080 | $0.778 | 151.67s |
| 2026-07-20 17:01 · 初回実行 | 66/66 回 | 6.6 | 8.2 | 9.4 | 9/22 | 5 | 366,791 | 93,357 | $0.469 | 148.73s |
| 差分 | — | +0.7 | +0.3 | +0.6 | +1 | -1 | +37844 | +181723 | +$0.310 | +2943ms |
ベンチマーク網羅率が異なります: 69/69 回 (目標: テストごとに 3 回) と 66/66 回 (目標: テストごとに 3 回)。合計値と反復回数に左右される指標は直接比較できません。
この 2 つの実行では異なるベンチマークスイートが使われているため、差分にはモデル変化とスイート変化の両方が含まれます。
価格履歴
このモデルの OpenRouter における過去の価格データ。
| 日付 | 入力価格 | 出力価格 | キャッシュ読み取り料金 | キャッシュ書き込み料金 |
|---|---|---|---|---|
| 2026-08-14 12:51 | $0.300 / 1M | $1.200 / 1M | 該当なし | 該当なし |
| 2026-10-01 18:33 | $0.300 / 1M | $1.200 / 1M | $0.006 / 1M | 該当なし |
チャート
最初のモデルを選択し、次に2つ目のモデルをクリックして並列比較ページを開きます。