LongCat 2.5 对比 DeepSeek V4.1 Flash：怎么选？

如果需要下载模型权重，或能把 API 任务安排在非高峰时段，先用 DeepSeek V4.1 Flash 做基线。如果任务涉及视觉输入，或接近 LongCat 领先的编码评测，可以实测 LongCat 2.5。现有榜单不足以证明哪个模型在所有任务上更好。DeepSeek 当前 API 使用的是 1017 更新版，而 LongCat 对比表没有明确标出该版本。

版本区别影响实际判断。一位 Reddit 用户用较早的 LongCat 2.5 Preview 分析五个 C# 类时，报告出现重复循环。这只是一个复杂任务的预览版体验，不能代表正式版表现，但提醒我们在选型时记录完成率、重试和成本。Tabbit Browser 可以协助整理资料、比较回答；具体模型是否可用需查看当前选择器。

本文价格和产品信息核对于 2026 年 11 月 3 日，后续可能变化。

核心结论

• LongCat 限时 API 价格等于 DeepSeek 高峰价；DeepSeek 非高峰 token 单价减半。

• LongCat 公布的表中，DeepSeek 在 DeepSWE v1.1 和 Terminal Bench v2.1 领先，LongCat 在 Program Bench 和 Terminal Bench v4.0 领先；数据来源与设置未必一致。

• 两家都提供约 1M 上下文。LongCat 当前文档列出的最大输出参数为 256K，DeepSeek 列出 384K；输入与输出仍需共同放入总窗口。

• DeepSeek 提供权重下载链接；LongCat 2.5 发布页的 GitHub 和 Hugging Face 标注敬请期待。

• 使用同一批真实任务、固定的模型版本、工具与停止规则，比较成功率和实际账单。

LongCat 2.5 与 DeepSeek V4.1 Flash 参数对比

价格单位为美元／百万 token，依次为未缓存输入、缓存输入和输出。数据来自 LongCat 发布页、模型参数、LongCat 定价、DeepSeek 发布页和 DeepSeek 定价。部分第三方文章写 LongCat 最大输出为 128K，当前官方参数文档写 262,144；上线前应核对实际接口限制。

参数量描述的是架构，不等于质量或速度排名。模型路由和输入输出设计不同，不能仅凭 1.6T 与 552B 下结论。可先阅读 DeepSeek V4.1 Flash 介绍和 LongCat 2.0 指南。

API 成本：高峰同价，非高峰 DeepSeek 减半

DeepSeek 高峰时间为工作日 01:00–04:00、06:00–10:00 UTC，中国公共假期除外；其他时间为非高峰。LongCat 将当前价格标为限时优惠，未注明结束日期。这是直接使用官方 API 的价格，第三方平台可能不同。

假设一个任务使用 30 万未缓存输入、20 万缓存输入和 10 万输出 token：

LongCat 2.5 = 0.3 × $0.30 + 0.2 × $0.006 + 0.1 × $1.20 = $0.2112
DeepSeek 高峰 = $0.2112
DeepSeek 非高峰 = 0.3 × $0.15 + 0.2 × $0.003 + 0.1 × $0.60 = $0.1056

这只比较相同 token 用量，不意味着两个模型消耗相同或成功率相同。1,000 个同类任务分别为 $211.20 和 $105.60，未计其他费用。DeepSeek 的 Search 和 Fetch 另行计费；重试、推理 token、缓存命中和渠道加价都会改变结果。旧版 DeepSeek V4 Flash 价格文章讨论的是另一代模型，实际决策请以当前官方价格为准。

编码基准：领先者随测试变化

下表来自 LongCat 发布页，是厂商公布的数据，并非 Tabbit 本次实测。

LongCat 说明，带星号的竞品分数来自公开报告、博客或官方榜单，不带星号的是 LongCat 自测；LongCat 自身结果开启 thinking，并列出部分测试的 harness。这不代表两列使用完全相同的环境、预算或模型快照。尤其是表中 DeepSeek 型号未标 1017，而 DeepSeek 当前 API 文档明确将 deepseek-flash 指向 V4.1-Flash-1017。

较大差距可以作为进一步测试的线索，不能保证在你的代码库中复现。BrowseComp 的 0.4 分差距缺少误差和同条件信息，不足以判定实际赢家。Agent 的效果还受工具、执行框架和错误恢复影响，可参考 Agent 推理与深度研究。

视觉、上下文与部署

LongCat 将 2.5 定位为原生多模态模型，并在视觉文档中列出输入能力。截图驱动的界面开发和视频分析可以作为试用场景。DeepSeek 也提供视觉能力，但不同供应商开放的格式、视频支持和限制可能不同，需要核对目标接口。

1M 上下文是容量上限，不保证模型能准确使用所有内容。长输入也可能增加延迟和成本。用自己的资料分别测试开头、中间和末尾的信息提取，并为输出留出空间。

如果必须自行部署，DeepSeek 提供 V4.1 Flash 权重。LongCat 2.5 发布页目前将仓库标为即将推出。部署前应核对许可证、硬件需求和推理框架；能下载权重不意味着普通个人电脑就能运行。

用户如何评价预览版

社区反馈适合用来设计测试，不能直接代表 11 月正式版。前述 C# 案例报告了复杂任务中的循环。另一位用户 测试 Terminal Bench 预览版时进行了三次运行，称 LongCat 2.5 Preview 在其对比中异常和超时较少；作者也说明一个任务受到本地设备故障影响，各模型测试日期不同。

还有用户在 JavaScript 向 Swift 的迁移任务中遇到循环，但表示中断提示后可以继续。实际试用时可以设置重试上限、记录重复工具调用，并检查生成代码是否通过测试。不要把预览版失败率直接套到正式版。

用 Tabbit Browser 整理对比证据

厂商文档与价格会变化。可以在 Tabbit Browser 中打开发布说明、定价页和自己的测试记录，使用 Chat with Page 提取版本与日期，再回到原文核对。Tabbit 使用指南介绍了页面上下文功能。

下图展示 Tabbit 并排比较其他模型的回答，不能证明 LongCat 2.5 或 DeepSeek V4.1 Flash 在所有账号中可用。请检查当前账号和地区的模型选择器；若没有所需模型，可通过各自 API 测试，再把结果整理到笔记中。

想了解浏览器如何执行多步任务，可阅读 什么是 Agent 浏览器和 AI 浏览器比较。并排回答能帮助发现分歧，不能替代受控评测和代码审查。

应该选哪个？

如果非高峰价格或可下载权重是决定因素，DeepSeek 是更合适的首个基线。若任务符合 LongCat 的多模态能力或某项领先基准，值得直接试用。两者都应使用留出的真实任务比较每个合格结果的成本，计入重试和人工检查。另一篇模型对比展示了不同工作负载如何影响选择。

Secholar.L

Tabbit 增长与内容

Secholar.L 专注 AI 浏览器与 Agent 工作流的实操写作,基于真实调研对比工具,引用可验证的一手来源。