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LongCat 2.0 (high) vs GLM 5.3 Flash (high)

平均分几乎持平,为 7.3 vs 7.3。 GLM 5.3 Flash (high) benchmark 成本更低,为 $0.056 vs $0.778。 GLM 5.3 Flash (high) 更快,为 29.11s vs 151.67s,通过率为 53.6% vs 66.7%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-09

已对比模型

排名
#146
总输出令牌
404,635
响应时间(平均)
151.67s
总成本
$0.778
排名
#142
总输出令牌
99,340
响应时间(平均)
29.11s
总成本
$0.056
推荐模型 GLM 5.3 Flash (high)

它在这里得分最高(7.3),同时成本比LongCat 2.0 (high)低约 14.0 倍。

详细对比

指标 LongCat 2.0 LongCat 2.0 high 发布日期: 2026-07-20 GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash high 发布日期: 2026-08-26
分数 7.3 7.3
排名 #146 #142
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.5 8.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 53.6% 66.7%
不稳定测试 4 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 5.681 0.426
总成本 $0.778 $0.056
输入价格 $0.300 / 1M $0.150 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $0.500 / 1M
缓存读取价格 $0.006 / 1M $0.030 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 275,080 225,013
输出令牌 32,447 12,197
推理令牌 372,188 87,143
响应时间(平均) 151.67s 29.11s
响应时间(最大) 941.66s 163.41s
响应时间(总计) 3488.43s 669.54s
参数量 1.6T 总计 (48B 激活) 320B 总计 (18B 激活)
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.

#146 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

#142 GLM 5.3 Flash

high
成本
$0.003
时间
186.7s
令牌
10,486 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 5.3 Flash 8.2 7.2 88.9% 1 19.62s 7,317 373 9,973

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