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DeepSeek V3.2 (medium) vs LongCat 2.0

LongCat 2.0 平均分领先,为 6.4 vs 6.3。 LongCat 2.0 benchmark 成本更低,为 $0.104 vs $0.145。 LongCat 2.0 更快,为 8.50s vs 70.08s,通过率为 62.3% vs 42.0%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-01

已对比模型

排名
#221
总输出令牌
143,160
响应时间(平均)
70.08s
总成本
$0.145
排名
#211
总输出令牌
17,473
响应时间(平均)
8.50s
总成本
$0.104
推荐模型 LongCat 2.0

它在这里得分最高(6.4),同时响应速度比DeepSeek V3.2 (medium)快约 8.2 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 medium 发布日期: 2025-12-01 LongCat 2.0 LongCat 2.0 none 发布日期: 2026-07-20
分数 6.3 6.4
排名 #221 #211
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.5 9.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 62.3% 42.0%
不稳定测试 7 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 1.250 1.298
总成本 $0.145 $0.104
输入价格 $0.280 / 1M $0.300 / 1M
输出价格 $0.420 / 1M $1.200 / 1M
总输入令牌 306,662 276,199
输出令牌 17,819 17,473
推理令牌 125,341 0
响应时间(平均) 70.08s 8.50s
响应时间(最大) 376.10s 81.77s
响应时间(总计) 1611.86s 195.60s
参数量 671B 总计 (37B 激活) 1.6T 总计 (48B 激活)
开放状态 开源 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#221 DeepSeek V3.2

medium
成本
$0.001
时间
53.6s
令牌
1,932 tok

#211 LongCat 2.0

none
成本
$0.027
时间
411.7s
令牌
22,283 tok

按分数排名的模型

分数 vs 总成本

响应时间(平均)

分数 vs 响应时间(平均)

总输出令牌

分数 vs 总输出令牌

类别细分

编程 分数 一致性 尝试通过率 不稳定测试 测试正确 响应时间(平均) 输入令牌 输出令牌 推理令牌
DeepSeek V3.2 6.0 7.2 55.6% 1 248.68s 5,717 649 52,014
LongCat 2.0 5.5 10.0 33.3% 0 2.85s 7,446 578 0

快速对比

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