GLM-5 (Non-reasoning) 对比 LongCat 2.0
GLM-5 (Non-reasoning) vs LongCat 2.0. 要可靠地判断智能与成本的取舍，需要两个模型的智能评分和基准测试运行成本。缺失数据不能作为性能结论。
结论
比较数据不完整
要可靠地判断智能与成本的取舍，需要两个模型的智能评分和基准测试运行成本。缺失数据不能作为性能结论。
| 指标 | GLM-5 (Non-reasoning) | LongCat 2.0 | 差异 |
|---|---|---|---|
| 智能分（越高越好） | 21.8 | 19.1 | −12.4% LongCat 2.0 智能低 12.4% |
| AA 总成本（越低越好） | 未公布 | $544.74 | — 无法比较 |
| 端到端时间（越低越好） | 9.37s | 37.44s | +299.6% 慢 LongCat 2.0 is 299.6% |
| 每 100 万个代币的价格（输入/输出） | $1.00 / $3.20 | $0.75 / $2.95 | |
| 输入类型 | 文本 | 文本 |
一对一对比