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LongCat 2.0 (medium) vs Muse Glimmer 30B (high)

LongCat 2.0 (medium) 平均分领先,为 7.4 vs 7.3LongCat 2.0 (medium) benchmark 成本更低,为 $0.478 vs $0.529Muse Glimmer 30B (high) 更快,为 65.50s vs 136.64s,通过率为 60.6% vs 68.2%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-11

排名
#80
总输出令牌
373,396
响应时间(平均)
136.64s
总成本
$0.478
排名
#84
总输出令牌
372,149
响应时间(平均)
65.50s
总成本
$0.529
推荐模型 Muse Glimmer 30B (high)

它的得分接近这里的最高分(7.3 vs 7.4),同时响应速度比LongCat 2.0 (medium)快约 2.1 倍。

详细对比

指标 LongCat 2.0 LongCat 2.0 medium 发布日期: 2026-07-20 Muse Glimmer 30B Muse Glimmer 30B high 发布日期: 2026-08-11
分数 7.4 7.3
排名 #80 #84
可靠性 9.8 10.0
一致性 8.9 7.6
基准测试覆盖率 22/22 项测试 · 66/66 次尝试 22/22 项测试 · 66/66 次尝试
测试正确
尝试通过率 60.6% 68.2%
不稳定测试 3 7
总运行次数 66 66
每个结果成本 3.978 4.805
总成本 $0.478 $0.529
输入价格 $0.300 / 1M $0.350 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $1.500 / 1M
总输入令牌 97,315 103,482
输出令牌 44,384 105,680
推理令牌 329,012 266,469
响应时间(平均) 136.64s 65.50s
响应时间(最大) 939.52s 451.90s
响应时间(总计) 3006.01s 1440.91s

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#80 LongCat 2.0

medium
成本
$0.016
时间
285.1s
令牌
13,057 tok

#84 Muse Glimmer 30B

high
成本
$0.005
时间
61.7s
令牌
3,097 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 10.0 10.0 100.0% 0 455.00s 7,419 533 214,143
Muse Glimmer 30B 8.8 7.8 88.9% 1 95.97s 7,419 16,128 55,433

快速对比

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