GLM-5.2 (Max) 对比 LongCat 2.0
哪个更划算： GLM-5.2 (Max) 通过 Z AI 或 LongCat 2.0 通过 LongCat？来自 Artificial Analysis 和其他来源的情报、总基准测试成本和端到端时间，快照 2026-10-25。
需要权衡
结论
取决于你的预算
GLM-5.2 (Max) 的得分高 14.6 分（33.7 对 19.1），但运行基准测试的成本为对方的 3.9×（$2097 对 $545；成本档次：旗舰 对 高端）。 两者在同一预算下并非替代品：需要高于 19.1 的智能时选 GLM-5.2 (Max)，19.1 已足够时选 LongCat 2.0。
| 指标 | GLM-5.2 (Max) | LongCat 2.0 | 差异 |
|---|---|---|---|
| 智能分（越高越好） | 33.7 | 19.1 | −43.3% LongCat 2.0 智能低 43.3% |
| AA 总成本（越低越好） | $2,097.29 | $544.74 | −74.0% LongCat 2.0 便宜 74.0% |
| 端到端时间（越低越好） | 28.14s | 37.06s | +31.7% 慢 LongCat 2.0 is 31.7% |
| 每 100 万个代币的价格（输入/输出） | $1.40 / $4.40 | $0.75 / $2.95 | |
| 输入类型 | 文本 | 文本 |
LongCat 2.0 对比 GLM-5.2 (Max)：智能分低 43.3%，运行 AA 基准测试的成本低 74.0%，端到端时间慢 31.7%。
今天的Pareto frontier
与帕累托前沿比较
- GLM-5.2 (Max) 超出边界：以相同或更低的成本， GPT-6.1 Sol (Max) $1082 的得分为 51.80。
- LongCat 2.0 超出边界：以相同或更低的成本， GPT-6.1 Sol (High) $521 的得分为 50.20。
GLM-5.2 (Max)LongCat 2.0今天的Pareto frontier可下载权重模型前沿（open-weights frontier）所有其他模型
一对一对比