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AI BENCHY
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LongCat 2.0 (high) vs Qwen3.5-27B

平均分几乎持平,为 6.7 vs 6.6Qwen3.5-27B benchmark 成本更低,为 $0.058 vs $0.492Qwen3.5-27B 更快,为 4.77s vs 153.29s,通过率为 51.5% vs 45.5%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-04

排名
#160
总输出令牌
386,642
响应时间(平均)
153.29s
总成本
$0.492
排名
#163
总输出令牌
24,323
响应时间(平均)
4.77s
总成本
$0.058
推荐模型 Qwen3.5-27B

它在这里得分最高(6.6),同时成本比LongCat 2.0 (high)低约 8.5 倍。

详细对比

指标 LongCat 2.0 LongCat 2.0 high 发布日期: 2026-07-20 Qwen3.5-27B Qwen3.5-27B none 发布日期: 2026-02-24
分数 6.7 6.6
排名 #160 #163
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.4 9.3
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 51.5% 45.5%
不稳定测试 4 2
总运行次数 66 66
每个结果成本 5.467 0.678
总成本 $0.492 $0.058
输入价格 $0.300 / 1M $0.195 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $1.560 / 1M
总输入令牌 93,411 102,325
输出令牌 30,470 24,323
推理令牌 356,172 0
响应时间(平均) 153.29s 4.77s
响应时间(最大) 941.66s 69.46s
响应时间(总计) 3372.36s 105.00s
参数量 1.6T 总计 (48B 激活) 27B
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.

#160 LongCat 2.0

high
Reached the allocated time limit (600 seconds) without receiving showcase output.
成本
$0.000
时间
600.0s
令牌
0 tok

#163 Qwen3.5-27B

none
成本
$0.007
时间
42.9s
令牌
4,273 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
LongCat 2.0 7.8 9.3 66.7% 0 505.33s 6,913 244 192,377
Qwen3.5-27B 5.8 10.0 33.3% 0 1.80s 7,913 415 0

快速对比

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