LongCat 2.5 對比 DeepSeek V4 Pro：該怎麼選？

如果任務需要直接讀取截圖或影片，或你最關注當前官方 API 帳單，可以先試 LongCat 2.5。如果必須使用已公開、可自行部署的模型權重，DeepSeek V4 Pro 是目前更明確的選擇。對於純文字程式設計任務，現有證據不足以判定總冠軍。

一個關鍵差異與跑分無關：LongCat 官方 API 接收圖片和影片，而 DeepSeek 當前 V4 Pro API 標註不支援視覺輸入。兩者都提供約百萬 token 的上下文，但相同容量不代表能力相同。本文資料核對日期為 2026 年 11 月 3 日。(LongCat 視覺文件、DeepSeek API)

一位開發者用 LongCat 2.5 Preview 分析五個 C# 類時，報告模型反覆思考且未完成任務。這只是預覽版的一次執行，不能代表正式版，但說明選模型時需要測試實際程式設計環境。後文也會介紹如何用 Tabbit Browser 整理資料和複核結果。(Reddit 原文)

要點

• LongCat 2.5 官方 API 支援圖片和影片輸入；DeepSeek V4 Pro 官方 API 當前為文字輸入。

• LongCat 每百萬 token 限時價為未快取輸入 $0.30、快取輸入 $0.006、輸出 $1.20，低於 Pro 的官方峰谷費率。

• DeepSeek 已發布 MIT 許可的 V4 Pro 權重；核對時 LongCat 2.5 權重仍標註即將推出。

• LongCat Preview 社群回饋有正有負，不應直接套用到 11 月 2 日的正式版。

• 在 Tabbit 中，同一道算術題各執行一次，兩者都算對；這不能證明誰更擅長程式設計。

LongCat 2.5 與 DeepSeek V4 Pro 一覽

美團發布文章稱 LongCat 2.5 總參數 1.6 萬億，每個 token 約啟用 480 億；DeepSeek V4 模型卡給 V4 Pro 家族的數字為總參數 1.6 萬億、啟用 490 億。參數量相近不代表品質相同。上下文與價格分別見 LongCat 參數、LongCat 價格和 DeepSeek API 價格頁。LongCat 發布頁在本次瀏覽器工作階段中未顯示正文；eesel 的發布報導展示了該頁 GitHub 和 Hugging Face 即將推出的標記。部署前請重新核對官方儲存庫。

LongCat 2.0 總覽介紹前代，DeepSeek V4 Pro 總覽介紹其發布和獲取方式；本文集中回答這兩個版本怎麼選。

視覺輸入決定可以直接提交什麼任務

LongCat 2.5 支援以 base64 或公開 URL 傳入圖片；影片需要公開 URL。官方文件限制每張圖片不超過 10 MB，每次最多 50 張；每個影片不超過 100 MB、時長小於 3,600 秒，每次最多 10 個。它輸出文字，不直接生成編輯後的圖片。格式及限制以視覺文件為準。

例如，截圖轉頁面時，LongCat 可以直接讀取截圖，再描述佈局或生成程式碼。使用官方 V4 Pro 介面時，需要單獨的視覺識別步驟或人工描述。也可以將視覺結果交給 V4 Pro 做後續文字推理，但這會增加步驟、成本和誤差來源。

不要把 V4 Pro 和 DeepSeek V4.1 Flash混為一談。官方價格頁為 Flash 標註支援視覺、為 Pro 標註不支援。舊 Flash 介面名已轉發到 V4.1 Flash；同一頁面仍將 deepseek-v4-pro 列為 V4-Pro-0813，不能把 Flash 的轉發說明套到 Pro。

程式設計證據能說明什麼

美團發布資料列出 LongCat 2.5 的程式碼 Agent 和視覺成績，但競品數字混用了自測和公開報告，環境可能不同。DeepSeek 模型卡也有廠商測試結果；把不同廠商的數字拼在一起，不能證明同條件下誰勝出。

預覽版使用者的回饋值得看，但要保留邊界。u/aleamadorq 稱 Preview 在 OpenCode 中分析五個 C# 類時反覆迴圈，約 20 分鐘未完成。原文沒有完整程式碼、提示詞和重複試驗，無法分離模型、服務端和工具的影響。

查看原文。

另一位使用者報告了 Terminal-Bench 2.1 測試：89 個任務，每個模型各執行三次，LongCat 2.5 Preview 的 pass@1 為 130/267，即 48.7%。測試沒有包含 DeepSeek V4 Pro，作者也說明一個任務受本機故障影響，因此它不是兩者的直接對比。(測試原文)

在另一條 OpenCode 討論中，一位使用者用 Preview 做上下文壓縮和快速審查，另一位認為輸出需要仔細檢查。兩條評論都不能得出成功率。更穩妥的試用方式是先限定任務範圍，審查修改，再執行測試。

API 價格：算完成任務的成本

下表使用 2026 年 11 月 3 日核對的官方 API 美元價格，每項單位均為每百萬 token。LongCat 標註限時優惠，DeepSeek 區分峰谷；第三方平臺、訂閱和 Tabbit 的費用另計。

DeepSeek 的峰時是工作日 UTC 01:00–04:00 和 06:00–10:00，中國法定節假日除外；其他時間為非峰時。預算前應重新核對 DeepSeek 和 LongCat 的實時價格。

假設一次任務使用 100 萬未快取輸入和 25 萬輸出 token，不考慮快取或工具費：

LongCat：          1 × $0.30 + 0.25 × $1.20 = $0.60
DeepSeek 非峰時：  1 × $0.66 + 0.25 × $1.98 = $1.155
DeepSeek 峰時：    1 × $1.32 + 0.25 × $3.96 = $2.31

算例假設兩者用量一致且一次完成。輸出更多或需要重試時，每個合格結果的成本就會改變。圖片處理、工具、稅費、優惠和不同供應商的計費也可能影響帳單。DeepSeek 的 Search 和 Fetch 另按請求計費，不能當作 token 費率的一部分。

一條 Reddit 討論展示了為什麼要單列快取價格：使用者擔心 Pro 快取漲價影響長對話。該帖是對歷史變化的反應，當前價格仍應以官方頁面為準。

在自己的環境中測試

對每個模型使用相同的程式碼倉庫版本、任務描述、工具、許可權和停止條件，並分別從乾淨副本開始。記錄供應商、模型 ID、日期、推理設定、token 用量以及測試是否透過。除了最終回答，還要檢查程式碼 diff。

第一個任務可以選一個有失敗測試的小 bug：要求 Agent 解釋失敗原因、做最小修改並執行現有測試。檢查它是否改了無關檔案、重複呼叫工具，以及測試能否獨立透過。重複多個有代表性的任務後再推廣結論；一次成功不能說明可靠率。

如果比較視覺任務，可將 LongCat 的直接截圖輸入，與獨立識圖後交給 V4 Pro 的流程對照。這比較的是完整工作流程，不是純模型能力；應記錄額外步驟和成本。延伸閱讀：什麼是 AI Agent、Agent 瀏覽器和瀏覽器自動化。

用 Tabbit 整理對比資料

Tabbit Browser 可以把官方文件和測試結果放在一起查看。開啟 LongCat 價格、視覺文件與 DeepSeek API 價格頁，將標籤分組，再讓側欄總結各自限制。預算前仍要回到原頁面核實數字。Tabbit 指南介紹了相關瀏覽器工作流程。

11 月 3 日，我們在 Tabbit Dev 中分別建立兩個 Chat 對話，使用相同的合成費用計算題，每個模型執行一次，未引用檔案。介面分別顯示 LongCat-2.5 和 DeepSeek-V4-Pro；兩者都得到預期的 $0.7824，並列出分項。當前賬號的兩次回答均為中文。回答中提到的進位和最低消費只是可能性，未核實為供應商實際計費規則。

每個模型只有一次樣本，不能衡量程式設計、視覺、速度或可靠性。介面顯示了模型名稱，但沒有提供後端精確版本或推理配置。模型、額度和費用以使用賬號的實時情況為準；客戶端選擇可參考 AI 瀏覽器對比。

Tabbit Browser

下載 Tabbit，試用這個工作流程

最後怎麼選？

視覺輸入和當前限時價格是 LongCat 的明確優勢；必須使用開放權重時先考慮 V4 Pro。對於自主編碼，在遷移生產流量前，用相同任務計算合格結果的成本。Tabbit 可以幫助整理文件與測試，但仍需核對目標賬號的實時模型列表。

Secholar.L

Tabbit 成長與內容

Secholar.L 專注 AI 瀏覽器與 Agent 工作流的實測寫作,基於真實調研比較工具,引用可查證的一手來源。