BenchLM 对比页：GPT-5.5 vs LongCat-2.0——"无共享基准，无法给出质量结论"的边界说明

一句话结论

截至 2026-08-17，BenchLM 认为 GPT-5.5 与 LongCat-2.0 之间没有任何共享的第三方基准结果（GPT-5.5 有 38 条、LongCat-2.0 为 0 条），因此"公开证据不支持任何质量结论"——这是对"LongCat 2.0 击败 GPT-5.5"类说法的权威边界提示：官方 SWE-bench Pro 59.5>58.6 尚未被任何独立来源复测。

关键内容（页面原文要点）

• 决策读数："The public evidence has no benchmark result shared by both models, so it does not support a quality verdict. Use the documented cost, context, and runtime rows instead."

• 证据分布：共享结果 0 条；仅 GPT-5.5 有 38 条；仅 LongCat-2.0 0 条；8 个类别中 0 个可同类比较。

• 类别均值（GPT-5.5 单侧）：Agentic 81.6、Coding 58.6、Reasoning 85.0、Knowledge 57.8、Math 47.6、Multimodal 70.4（均无可比 LongCat 数据）。

• 成本口径：LongCat-2.0 在 BenchLM 数据中按"自托管、基础设施成本不定"处理（其收录体系里没有官方 API token 价）——注意这与官方直连/OpenRouter 在售定价不同（提示词目录 01、测评 03）。

• 建议：用成本、上下文、运行时行做决策，不要用点分数当普适答案。

复核与适用边界

• 这是"可复核性"类文档：它本身不评测模型，而是记录"没有可复核证据"这一事实；与 AlphaSignal"发布时无任何独立第三方分数"（测评 04）互相印证，说明截至 8 月中旬 LongCat-2.0 的独立基准仍属空白。

• BenchLM 收录的是第三方已发布基准；官方自测分数（SWE-bench Pro 59.5 等，测评 01）不在其收录范围，两者不是矛盾而是口径不同。

• 任务适用判断：在独立复测出现前，"LongCat-2.0 击败 GPT-5.5"只能作为官方宣称引用，并标注自测性质。