GLM-5.3 (Max) 对比 LongCat 2.0
哪个更划算： GLM-5.3 (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-5.3 (Max) 的得分高 25.7 分（44.8 对 19.1），但运行基准测试的成本为对方的 4.6×（$2503 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-5.3 (Max)，19.1 已足够时选 LongCat 2.0。
| 指标 | GLM-5.3 (Max) | LongCat 2.0 | 差异 |
|---|---|---|---|
| 智能分（越高越好） | 44.8 | 19.1 | −57.4% LongCat 2.0 智能低 57.4% |
| AA 总成本（越低越好） | $2,503.48 | $544.74 | −78.2% LongCat 2.0 便宜 78.2% |
| 端到端时间（越低越好） | 28.28s | 37.46s | +32.5% 慢 LongCat 2.0 is 32.5% |
| 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-5.3 (Max)：智能分低 57.4%，运行 AA 基准测试的成本低 78.2%，端到端时间慢 32.5%。
今天的Pareto frontier
与帕累托前沿比较
- GLM-5.3 (Max) 超出边界：以相同或更低的成本， Claude Opus 5.5 (High, Default Fallback) $2172 的得分为 53.60。
- 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-5.3 (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