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LongCat 2.0 (medium) vs GPT 5.3 Chat

GPT 5.3 Chat 平均分领先,为 7.5 vs 7.4LongCat 2.0 (medium) benchmark 成本更低,为 $0.499 vs $0.533GPT 5.3 Chat 更快,为 6.56s vs 143.55s,通过率为 59.1% vs 65.2%

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

排名
#104
总输出令牌
390,873
响应时间(平均)
143.55s
总成本
$0.499
排名
#93
总输出令牌
28,179
响应时间(平均)
6.56s
总成本
$0.533
推荐模型 GPT 5.3 Chat

它在这里得分最高(7.5),同时响应速度比LongCat 2.0 (medium)快约 21.9 倍。

详细对比

指标 LongCat 2.0 LongCat 2.0 medium 发布日期: 2026-07-20 GPT 5.3 Chat GPT 5.3 Chat none 发布日期: 2026-03-03
分数 7.4 7.5
排名 #104 #93
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.3 8.6
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 59.1% 65.2%
不稳定测试 2 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 4.153 4.097
总成本 $0.499 $0.533
输入价格 $0.300 / 1M $1.750 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $14.000 / 1M
总输入令牌 97,324 78,846
输出令牌 44,383 28,179
推理令牌 346,490 0
响应时间(平均) 143.55s 6.56s
响应时间(最大) 939.52s 18.33s
响应时间(总计) 3158.11s 137.77s
参数量 1.6T 总计 (48B 激活) ~400B 总计 (~17B 激活)
开放状态 开源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#104 LongCat 2.0

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

#93 GPT 5.3 Chat

none
成本
$0.008
时间
8.1s
令牌
634 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
GPT 5.3 Chat 5.6 4.7 55.6% 2 10.52s 7,302 6,632 0

快速对比

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