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

平均分几乎持平,为 7.3 vs 7.2。 Qwen3.5-27B benchmark 成本更低,为 $0.116 vs $0.778。 Qwen3.5-27B 更快,为 9.98s vs 151.67s,通过率为 53.6% vs 47.8%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-19

已对比模型

排名
#165
总输出令牌
404,635
响应时间(平均)
151.67s
总成本
$0.778
排名
#168
总输出令牌
36,422
响应时间(平均)
9.98s
总成本
$0.116
推荐模型 Qwen3.5-27B

它在这里得分最高(7.2),同时成本比LongCat 2.0 (high)低约 6.7 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 7.3 7.2
排名 #165 #168
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.5 9.4
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 53.6% 47.8%
不稳定测试 4 2
总运行次数 69 69
每个结果成本 5.681 1.153
总成本 $0.778 $0.116
输入价格 $0.300 / 1M $0.195 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $1.560 / 1M
缓存读取价格 $0.006 / 1M 不适用
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 275,080 283,977
输出令牌 32,447 36,422
推理令牌 372,188 0
响应时间(平均) 151.67s 9.98s
响应时间(最大) 941.66s 124.53s
响应时间(总计) 3488.43s 229.52s
参数量 1.6T 总计 (48B 激活) 27B
开放状态 开源 开源

缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词;写入会存储提示词,可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#165 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

#168 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

切换对比组合