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AI BENCHY
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LongCat 2.0 (high) vs GLM 5.2

GLM 5.2 平均分领先,为 6.7 vs 6.7GLM 5.2 benchmark 成本更低,为 $0.153 vs $0.492GLM 5.2 更快,为 9.65s vs 153.29s,通过率为 51.5% vs 63.6%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-03

排名
#155
总输出令牌
386,642
响应时间(平均)
153.29s
总成本
$0.492
排名
#150
总输出令牌
14,344
响应时间(平均)
9.65s
总成本
$0.153
推荐模型 GLM 5.2

它在这里得分最高(6.7),同时成本比LongCat 2.0 (high)低约 3.2 倍。

详细对比

指标 LongCat 2.0 LongCat 2.0 high 发布日期: 2026-07-20 GLM 5.2 GLM 5.2 none 发布日期: 2026-06-17
分数 6.7 6.7
排名 #155 #150
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% 63.6%
不稳定测试 4 2
总运行次数 66 66
每个结果成本 5.467 1.312
总成本 $0.492 $0.153
输入价格 $0.300 / 1M $0.966 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $3.036 / 1M
总输入令牌 93,411 112,458
输出令牌 30,470 14,344
推理令牌 356,172 0
响应时间(平均) 153.29s 9.65s
响应时间(最大) 941.66s 79.65s
响应时间(总计) 3372.36s 212.38s
参数量 1.6T 总计 (48B 激活) 744B 总计 (40B 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.

#155 LongCat 2.0

high
无效SVG
成本
$0.000
时间
600.0s
令牌
0 tok

#150 GLM 5.2

none
无效SVG
成本
$0.033
时间
87.7s
令牌
7,455 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
GLM 5.2 3.7 9.5 0.0% 0 7.55s 7,263 1,958 0

快速对比

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