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社区LongCat 2.0

r/AIToolsPerformance:LongCat 2.0 与 Kimi K3 等 1M 上下文模型的价格对比讨论

原始来源

Reddit(r/AIToolsPerformance)

作者u/(原帖匿名)

原文日期2026-07-20

Tabbit 整理2026-08-19

查看原文

一句话结论

发布当天社区就注意到:同样是 1M 上下文,LongCat 2.0($0.30/$1.20)比 Kimi K3($3.00/$15.00)输入便宜约 10 倍、输出便宜约 12 倍,是当时 OpenRouter 上"最便宜的 1M+ 上下文模型"——但帖子同时提醒:列表页没有任何质量数据,"激进定价可能是抢份额,也可能是真高效"。

原始数据(帖子原文要点)

  • OpenRouter 同窗口期对比(发布日 2026-07-20):

    • Meituan LongCat 2.0:$0.30/M in,$1.20/M out,1048k context

    • Kimi K3:$3.00/M in,$15.00/M out(同 1M 上下文)

    • Muse Spark 1.1:$1.25/M in,$4.25/M out

    • Thinking Machines Inkling:$1.00/M in,$4.05/M out

  • 结论:LongCat 2.0 对 Kimi K3 输入约 10x、输出约 12x 便宜;是列表上"by a wide margin"最便宜的 1M+ 上下文模型。

  • 质疑:"列表本身不显示任何质量信息——没有 eval 分数、没有参数数、没有基准数字…… 这种激进的定价可能是抢份额的举动,也可能真的是个高效模型。"

  • 社区评论:有用户指出 DeepSeek V4 Flash 显著更便宜(但非 1M 上下文);有评论揶揄"两者里只有一家能可靠运行自己的模型"(指 Kimi)。

复核与适用边界

  • 价格数据可复核(OpenRouter 历史页,见测评 03 采集的 2026-08-18 快照:LongCat 仍为 $0.30/$1.20 标价、实际成交输入 $0.03872/M);Kimi K3 价格以 OpenRouter 实时页为准。

  • 帖子明确标注"无质量数据"的局限,与 BenchLM 的"无共享基准"(测评 11)、AlphaSignal 的核查(测评 04)一致:价格对比成立,质量对比缺位。

  • 适用判断:预算敏感、需要 1M 上下文的场景,LongCat 2.0 是当前价格洼地候选;但"便宜 10 倍"不等于"性价比 10 倍",需结合任务实测(见测评 05–09)。

Tabbit 小编提醒

本文是第三方资料导航。测试环境、模型版本和主观体验可能不同,请以原文为准。

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