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LongCat 2.0 (high) vs Qwen3.6 35B A3B (medium)

LongCat 2.0 (high) 平均分领先,为 6.7 vs 6.6LongCat 2.0 (high) benchmark 成本更低,为 $0.492 vs $0.672Qwen3.6 35B A3B (medium) 更快,为 58.49s vs 153.29s,通过率为 51.5% vs 57.6%

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
#167
总输出令牌
743,292
响应时间(平均)
58.49s
总成本
$0.672
推荐模型 Qwen3.6 35B A3B (medium)

它的得分接近这里的最高分(6.6 vs 6.7),同时响应速度比LongCat 2.0 (high)快约 2.6 倍。

详细对比

指标 LongCat 2.0 LongCat 2.0 high 发布日期: 2026-07-20 Qwen3.6 35B A3B Qwen3.6 35B A3B medium 发布日期: 2026-04-20
分数 6.7 6.6
排名 #160 #167
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.4 9.2
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 51.5% 57.6%
不稳定测试 4 2
总运行次数 66 66
每个结果成本 5.467 6.212
总成本 $0.492 $0.672
输入价格 $0.300 / 1M $0.100 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $0.900 / 1M
总输入令牌 93,411 85,148
输出令牌 30,470 61,736
推理令牌 356,172 681,556
响应时间(平均) 153.29s 58.49s
响应时间(最大) 941.66s 817.57s
响应时间(总计) 3372.36s 1169.83s
参数量 1.6T 总计 (48B 激活) 35B 总计 (3B 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.

#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

#167 Qwen3.6 35B A3B

medium
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
成本
$0.000
时间
300.0s
令牌
0 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
Qwen3.6 35B A3B 7.7 10.0 66.7% 0 50.55s 5,051 7,929 37,223

快速对比

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