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LongCat 2.0 (medium) vs GLM 5.3 (high)

LongCat 2.0 (medium) 平均分领先,为 7.4 vs 7.3GLM 5.3 (high) benchmark 成本更低,为 $0.403 vs $0.499GLM 5.3 (high) 更快,为 27.82s vs 143.55s,通过率为 59.1% vs 74.2%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-20

排名
#94
总输出令牌
390,873
响应时间(平均)
143.55s
总成本
$0.499
排名
#99
总输出令牌
63,667
响应时间(平均)
27.82s
总成本
$0.403
推荐模型 GLM 5.3 (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 5.2 倍。

详细对比

指标 LongCat 2.0 LongCat 2.0 medium 发布日期: 2026-07-20 GLM 5.3 GLM 5.3 high 发布日期: 2026-08-20
分数 7.4 7.3
排名 #94 #99
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.3 7.5
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 59.1% 74.2%
不稳定测试 2 7
总运行次数 66 66
每个结果成本 4.153 3.099
总成本 $0.499 $0.403
输入价格 $0.300 / 1M $1.400 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $4.400 / 1M
总输入令牌 97,324 87,601
输出令牌 44,383 6,006
推理令牌 346,490 57,661
响应时间(平均) 143.55s 27.82s
响应时间(最大) 939.52s 159.91s
响应时间(总计) 3158.11s 612.06s
参数量 1.6T 总计 (48B 激活) 744B 总计 (40B 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.

#94 LongCat 2.0

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

#99 GLM 5.3

high
成本
$0.085
时间
362.5s
令牌
19,310 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
GLM 5.3 6.6 5.0 66.7% 2 18.89s 7,317 473 8,190

快速对比

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