LongCat

LongCat 2.0

RaisonnementPoids ouvertsModels.dev
Intelligence
19,1
Rang 269 sur 768 modèles mesurés
Coding
45,3
Rang 137 sur 299 modèles mesurés
Vitesse de sortie
63,2 t/s
Rang 295 sur 425 modèles mesurés
Prix/1M
1,30 $
Rang 447 sur 726 modèles mesurés
Fenêtre de contexte
1 M
Rang 90 sur 1296 modèles mesurés
Coût par tâche
0,146 $
Rang 59 sur 218 modèles mesurés

LongCat 2.0 obtient 19,1 à l'Intelligence Index d'Artificial Analysis, au 269e rang sur 768 modèles mesurés. Les modèles au score le plus proche sont Step 3.7 Flash (19,5), Qwen3.5 35B A3B (19,3) et MiniMax-M3 (18,9). À 1,30 $ par million de tokens (prix mélangé 3:1 entrée/sortie), il est plus cher que Step 3.7 Flash (0,438 $), Qwen3.5 35B A3B (0,688 $) et MiniMax-M3 (0,525 $). Avec 63,2 t/s en sortie, il est plus lent que Step 3.7 Flash (82,7 t/s), Qwen3.5 35B A3B (146 t/s) et MiniMax-M3 (96,9 t/s).

Indices Artificial Analysis
Intelligence19,1
Rang 269 sur 768 modèles mesurés
Coding45,3
Rang 137 sur 299 modèles mesurés
Agentic14,0
Rang 115 sur 190 modèles mesurés
Indices par secteur
Performance par secteur mesurée par Artificial Analysis
Finance et comptabilité21,9
Rang 171 sur 241 modèles mesurés
Stratégie et opérations15,8
Rang 177 sur 241 modèles mesurés
Juridique22,8
Rang 171 sur 241 modèles mesurés
Ingénierie24,1
Rang 161 sur 240 modèles mesurés
Économie31,1
Rang 154 sur 248 modèles mesurés
Benchmarks standard
GPQA Diamond78,0 %
Rang 229 sur 620 modèles mesurés
HLE33,7 %
Rang 143 sur 681 modèles mesurés
SciCode36,3 %
Rang 211 sur 248 modèles mesurés
AA-LCR65,0 %
Rang 271 sur 592 modèles mesurés
Terminal-Bench 2.150,2 %
Rang 127 sur 245 modèles mesurés
Terminal-Bench 4.00,0 %
Rang 170 sur 240 modèles mesurés
τ-Bench Banking13,2 %
Rang 133 sur 211 modèles mesurés
Modèles de niveau proche
Les modèles les plus proches sur l'Intelligence Index, une configuration par famille.

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