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Meituan: LongCat 2.0

meituan/longcat-2.0

Modellgewichte
Vergleich

LongCat 2.0 is a sparse mixture-of-experts language model from Meituan, with 48B active parameters out of 1.6T total. It is suited for coding, repository-level changes, long-horizon problem solving, and agentic workflows.

Modalitäten
Eingabe- / Ausgabepreis
60 % Rabatt
0,30 $ / 1,20 $pro 1 Mio.
Kontext
1,0M
Veröffentlicht
20. Juli 2026
Vergleich
AnbieterPreiseLeistungVerfügbarkeitLeistungsvergleicheAppsAktivitätFAQEntdecken

Anbieter

Dieses Modell wird von einem einzigen Anbieter gehostet. OpenRouter leitet jede Anfrage direkt an ihn weiter – es sind keine Routing-Entscheidungen erforderlich.

Preise

Der durchschnittliche Preis, den Kunden tatsächlich für dieses Modell zahlen, neben den von Anbietern veröffentlichten Preisen. Durch Caching und Rabatte liegt der tatsächlich gezahlte Preis oft deutlich unter dem Listenpreis.

Leistung

Der Durchsatz gibt an, wie schnell das Modell schreibt (Token pro Sekunde – höher ist besser). Die Latenz ist die gesamte Umlaufzeit (niedriger ist besser). TTFT ist die Zeit bis zum ersten Token – also die Wartezeit, bis etwas angezeigt wird (niedriger ist besser).

Verfügbarkeit

Verfügbarkeit ist der prozentuale Anteil der letzten 3 Tage, in dem mindestens ein Anbieter auf Anfragen reagiert hat. Die Verfügbarkeit der Inferenz ist der prozentuale Anteil der Zeit, in der Inferenz erfolgreich bereitgestellt wurde. OpenRouter überwacht dies kontinuierlich und verwendet den nächstbesten Anbieter, wenn ein Anbieter einen Fehler zurückgibt.

Leistungsvergleiche

Ergebnisse standardisierter Bewertungen und eigene Ausgaben dieses Modells zu gemeinsamen Vergleichstest-Prompts. Höhere Prozentwerte sind besser – und jeder Rang zeigt, wo dieses Modell unter den anhand dieser Quelle bewerteten Modellen liegt.

Zusammenfassung der Benchmark-Ergebnisse für Meituan: LongCat 2.0 (Artificial Analysis)
QuelleBenchmarkErgebnis
Artificial AnalysisLongCat 2.0 Coding Index45,3
Artificial AnalysisLongCat 2.0 Agentic Index14,0
Artificial AnalysisLongCat 2.0 GPQA Diamond78.0%
Artificial AnalysisLongCat 2.0 HLE33.7%
Artificial AnalysisLongCat 2.0 AA-LCR65.0%
Artificial AnalysisLongCat 2.0 τ-Bench Banking13.2%
Artificial AnalysisLongCat 2.0 GDPval-AA18.8%
Artificial AnalysisLongCat 2.0 CritPt2.6%
Artificial AnalysisLongCat 2.0 SciCode36.3%
Artificial AnalysisLongCat 2.0 Terminal-Bench 4.00.0%
Artificial AnalysisLongCat 2.0 Terminal-Bench 2.150.2%

Apps

Öffentliche Apps, die den meisten Datenverkehr an dieses Modell senden. Ein guter Anhaltspunkt dafür, wie echte Produktionsworkloads aussehen – und ein Hinweis darauf, für welche Anwendungsfälle dieses Modell am besten geeignet ist.

Aktivität

Token-Volumen und Anfrageaufkommen für dieses Modell im Zeitverlauf.

API

Direkt einsetzbarer Code zum Aufrufen dieses Modells. Die API von OpenRouter ist OpenAI-kompatibel – bei den meisten SDKs genügt es, die Basis-URL auszutauschen. Zwischen den Modellen ändert sich nur der unten stehende Modell-Slug.

Derzeit nicht über EU-regionales Routing verfügbar. Dokumentation zum regionsinternen Routing

Weitere Modelle entdecken

KI-ModellranglistenRangliste
Latenz / Durchsatz
60% off
0,75 $0,30 $3,00 $1,20 $0,015 $0,006 $1,67s32 tps
100,00 %
Durchsatz
32Token/s

P50, bester Wert über alle Anbieter hinweg

Latenz
1,67s

P50, bester Anbieter

Verfügbarkeit (3 Tage)Das Modell war erreichbar. Die Anfrage wurde an einen Anbieter weitergeleitet.
100,00 %
Verfügbarkeit (3 Tage)Das Modell hat über einen beliebigen Anbieter ein Inferenzergebnis zurückgegeben. Fehler und leere Antworten wirken sich negativ darauf aus.
99,79 %

Verfügbarkeit in den letzten 3 Tagen

Letzte 72 Stunden
Verfügbarkeit 99,79 %
Vor 3 TagenVor 2 TagenGesternJetzt

Verfügbarkeit in den letzten 24 Stunden

OpenRouter Availability
99,81 %

Wenn bei einem vorgelagerten Anbieter ein Fehler auftritt, können wir diesen durch die Weiterleitung an einen anderen funktionsfähigen Anbieter beheben, sofern Ihre Anfragefilter dies zulassen. Sie können programmgesteuert auf die Verfügbarkeitsdaten pro Anbieter zugreifen, und zwar über die Endpunkt-API. Erfahren Sie mehr über unsere Optionen für Lastverteilung und Anbieter-Routing.

1.
Favicon für https://nousresearch.com
Hermes Agent
Hermes Agent is an open-source, self-improving AI agent by Nous Research that runs persistently with memory across sessions, and builds reusable skills from experience. It comes with 40+ built-in tools, including web search, browser automation, and vision, plus scheduled automations and subagents.
9,99BToken
2.
Favicon für https://halluna.ai/
Halluna
neu
4,61BToken
3.
Favicon für https://aiderdesk.hotovo.com/
AiderDesk
neu
785MToken
4.
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Yumina
neu
441MToken
5.
Favicon für https://portal.nousresearch.com/api-docs
Nous Research API
Nous Research is an AI research team focused on advancing open-source AI.
432MToken

Häufig gestellte Fragen

LongCat 2.0 is a sparse mixture-of-experts language model from Meituan, with 48B active parameters out of 1.6T total. It is suited for coding, repository-level changes, long-horizon problem solving, and agentic workflows.

LongCat 2.0 kostet 0,30 $/M Eingabe-Token und 1,20 $/M Ausgabe-Token, mit separaten Tarifen für Cache Read für 0,006 $/M tokens.

LongCat 2.0 hat ein Kontextfenster von 1.048.756 Token. Es unterstützt bis zu 262.144 Completion-Token.

Ja. LongCat 2.0 akzeptiert tools und tool_choice für Funktionsaufrufe. Es unterstützt response_format nicht, daher wird die JSON-Ausgabe nicht erzwungen.

LongCat 2.0 wurde am 20. Juli 2026 veröffentlicht.

Weitere Modelle von meituan

LongCat Flash Chat

LongCat-Flash-Chat is a large-scale Mixture-of-Experts (MoE) model with 560B total parameters, of which 18.6B–31.3B (≈27B on average) are dynamically activated per input. It introduces a shortcut-connected MoE design to reduce communication overhead and achieve high throughput while maintaining training stability through advanced scaling strategies such as hyperparameter transfer, deterministic computation, and multi-stage optimization.

This release, LongCat-Flash-Chat, is a non-thinking foundation model optimized for conversational and agentic tasks. It supports long context windows up to 128K tokens and shows competitive performance across reasoning, coding, instruction following, and domain benchmarks, with particular strengths in tool use and complex multi-step interactions.

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