Tabbit
在 Tabbit 中使用 LongCat 2.0
LongCat 2.0 · 模型速览
这里集中放置已审核的任务指南、公开测评和证据边界。客户端是否开放模型，仍以当前账户为准。
Tabbit 模型与权限需以当前账户核实。
把资料整理成结构化结果，制作视觉原型，或开始一个编码任务。
The LongCat API quickstart is an endpoint and authentication setup guide, not a claim that every client exposes the same tools.
The official model card’s chat template and tool-call examples are converted into a local inference configuration check.
The LongCat Claude Code guide configures a compatible endpoint and keeps the first task in a disposable worktree.
The SGLang cookbook is a deployment recipe for LongCat-2.0 FP8; detail emphasizes GPU topology and health checks.
公开结果来自不同版本、档位和测试方法；未知值保持未知。
OpenRouter 页面提供了官方之外的第三方口径：LongCat-2.0 标价 $0.30/$1.20 per 1M（采集时 60% 折扣），实际加权成交输入价仅 $0.03872/M（缓存命中率 88.9%），吞吐 P50 29 tok/s、3 天可用性 99.93%，工具调用错误率 0.90%，且真实流量主要来自 Hermes Agent（7.77B tokens）与 Claude Code（3.31B tokens）。
官方模型卡是判断 LongCat-2.0 适用任务的第一手权威依据：它在 SWE-bench Pro（59.5）超过 GPT-5.5（58.6）与 Gemini 3.1 Pro（54.2），Terminal-Bench 2.1 达 70.8，但在 BrowseComp/GPQA/IFEval 等多项上落后于 GPT-5.5 与 Claude Opus 4.8——即"编码与 Agent 任务强、检索与通用推理非顶尖"。
官方技术博客给出了 LongCat-2.0 的完整技术底稿（LSA 稀疏注意力、N-gram Embedding、国产算力 6D 并行训练、prefill-decode 分离部署），可用于判断模型的长上下文/Agent 能力设计意图，以及复现官方基准与部署路径。
LongCat
汇总 LongCat 2.0 的提示词指南、测评与社区反馈，帮助你判断适合的任务并直接开始使用。