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测评与证据

LongCat 2.0 · 媒体来源 · 个人体验

AI Profit Boardroom 实测:LongCat 2.0 游戏构建测试与 GLM 5.2 同任务对比

作者自测结论与多数社区口碑相反:LongCat 2.0 做的游戏"可玩但粗糙有 bug"(一个构建甚至全黑屏),同任务下 GLM 5.2 的产物"更干净、更流畅、更精致",因此他的建议是"值得玩玩、不值得切换"——这是对 LongCat 2.0 偏负面的独立样本,需与正面证据并读。

待验证:本次未能重新核实原文。下方历史数字不代表已核实的当前结果。

媒体来源个人体验编辑日期 2026-09-20

测试条件速查

模型/版本
LongCat-2.0;来源日期:2026-05-29。
harness/任务
测试方法;让 LongCat 2.0 构建多个游戏 demo:Dragon Realm、Skyrim 风格开放世界、VoxelCraft;结论"可玩,但 buggy、粗糙——一个构建甚至在某些点全黑"。
样本/缺口
局限记录:测试未公开提示词、档位与复现链接,仅凭文字描述,无法复核到产物级别;日期字段异常,发布时点不确。;任务适用判断:若以该文为准,LongCat 2.0 不适合对产物完成度要求高的创意编程任务;若以官方与 r/opencodeCLI 证据为准则适合。综合判断:创意编程任务上 LongCat 2.0 方差大,建议先小样自测。

关键数据与适用场景

一句话结论

作者自测结论与多数社区口碑相反:LongCat 2.0 做的游戏"可玩但粗糙有 bug"(一个构建甚至全黑屏),同任务下 GLM 5.2 的产物"更干净、更流畅、更精致",因此他的建议是"值得玩玩、不值得切换"——这是对 LongCat 2.0 偏负面的独立样本,需与正面证据并读。

原始报告(原文要点)

测试方法

  • 让 LongCat 2.0 构建多个游戏 demo:Dragon Realm、Skyrim 风格开放世界、VoxelCraft;结论"可玩,但 buggy、粗糙——一个构建甚至在某些点全黑"。

  • 与 GLM 5.2 跑同样的游戏构建(crypt game、Dragon Realm、Skyrim 风格世界、VoxelCraft):GLM 5.2 版本全部更干净、更流畅、更精致;"LongCat 的 VoxelCraft 尤其不在一个量级。每一组并排对比 GLM 5.2 都赢"。

  • 官方 API 体验:官方 API 区块"看起来是坏的",充值似乎需要中国区设置,所以改走网站聊天测试。

结论(原文)

  • "它是个真的很酷、免费、开源的发布,美团从常规 AI 实验室之外推出严肃模型值得称赞。但如果你今天要在开源中国模型里选一个真正用来构建的,我仍会选 GLM 5.2——它是我测过的最强开源选项。LongCat 2.0 值得玩,不值得切换。"

  • 背景信息:确认 LongCat 2.0 是免费 API "AoAlpha"(Owl Alpha)背后的模型;1.6T 参数;完全在美团自家芯片训练、零 Nvidia;配 LSA、零计算专家、MIPD(原文如此,应为 MOPD)。

复核与适用边界

  • 利益相关警示:作者以销售 AI Profit Boardroom 订阅为生(文内多处引导加入社区),文章同时是营销内容;其"GLM 5.2 更强"的结论与其他证据(AlphaSignal 称 GLM-5.2 SWE-bench Pro 62.1 > LongCat 59.5,测评 04)方向一致,但"LongCat 游戏构建粗糙"与官方/社区正面演示(提示词目录 07/08、测评 09)冲突,说明该类任务结果方差大、依赖提示词与档位。

  • 测试未公开提示词、档位与复现链接,仅凭文字描述,无法复核到产物级别;日期字段异常,发布时点不确。

  • 任务适用判断:若以该文为准,LongCat 2.0 不适合对产物完成度要求高的创意编程任务;若以官方与 r/opencodeCLI 证据为准则适合。综合判断:创意编程任务上 LongCat 2.0 方差大,建议先小样自测。

能支持的判断

  • 利益相关警示:作者以销售 AI Profit Boardroom 订阅为生(文内多处引导加入社区),文章同时是营销内容;其"GLM 5.2 更强"的结论与其他证据(AlphaSignal 称 GLM-5.2 SWE-bench Pro 62.1 > LongCat 59.5,测评 04)方向一致,但"LongCat 游戏构建粗糙"与官方/社区正面演示(提示词目录 07/08、测评 09)冲突,说明该类任务结果方差大、依赖提示词与档位。
  • 测试未公开提示词、档位与复现链接,仅凭文字描述,无法复核到产物级别;日期字段异常,发布时点不确。

不能支持的判断

  • 测试未公开提示词、档位与复现链接,仅凭文字描述,无法复核到产物级别;日期字段异常,发布时点不确。
  • 任务适用判断:若以该文为准,LongCat 2.0 不适合对产物完成度要求高的创意编程任务;若以官方与 r/opencodeCLI 证据为准则适合。综合判断:创意编程任务上 LongCat 2.0 方差大,建议先小样自测。

方法、局限和复现

本文中的数字、任务集、推理档位和客户端条件只在所列来源及采集时点内成立。不同版本、不同 harness 或不同提供商的数据不能直接并排比较;未公开的参数保持未知。

需要复测时,请固定模型版本、提供商或客户端、推理档位、工具、任务集版本、样本数和采集日期,并记录失败、重试与人工修正。完整方法和复现步骤见下方来源笔记。

原始来源

aiprofitboardroom.com(博客,属 Julian Goldie 的 AI Profit Boardroom 社区) · Julian Goldie(SEO/营销背景作者,兼 AI 社区运营) · 原文发布日期 2026-05-29 · 本站编辑日期 2026-09-20

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