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LongCat 2.0 (medium) vs Qwen3.8 27B (medium)

平均分几乎持平,为 7.2 vs 7.2。 Qwen3.8 27B (medium) benchmark 成本更低,为 ~$0.073 vs $0.767。 Qwen3.8 27B (medium) 更快,为 40.09s vs 144.88s,通过率为 59.4% vs 66.7%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-17

已对比模型

排名
#171
总输出令牌
422,234
响应时间(平均)
144.88s
总成本
$0.767
排名
#167
总输出令牌
170,696
响应时间(平均)
40.09s
总成本
~$0.073
推荐模型 Qwen3.8 27B (medium)

它在这里得分最高(7.2),同时成本比LongCat 2.0 (medium)低约 10.5 倍。

详细对比

指标 LongCat 2.0 LongCat 2.0 medium 发布日期: 2026-07-20 Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B medium 发布日期: 2026-08-14 免费可用
分数 7.2 7.2
排名 #171 #167
可靠性 10.0 9.7
一致性 9.0 9.4
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 59.4% 66.7%
不稳定测试 3 2
总运行次数 69 69
每个结果成本 4.942 ~0.520
总成本 $0.767 ~$0.073
输入价格 $0.300 / 1M 不适用
输出价格 $1.200 / 1M 不适用
缓存读取价格 $0.006 / 1M 不适用
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 287,669 277,164
输出令牌 47,204 1,913
推理令牌 375,030 168,783
响应时间(平均) 144.88s 40.09s
响应时间(最大) 939.52s 214.63s
响应时间(总计) 3332.19s 881.89s
参数量 1.6T 总计 (48B 激活) 27.3B
开放状态 开源 权重可用

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.

#171 LongCat 2.0

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

#167 Qwen3.8 27B

medium
成本
~$0.002
时间
43.4s
令牌
2,956 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
Qwen3.8 27B 10.0 10.0 100.0% 0 40.50s 7,893 585 26,808

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