ModelBrief · LongCat 2.5 · 專題
最後更新 2026-11-13
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LongCat 2.5 vs DeepSeek 與 Kimi:三家中國模型怎麼選

ModelBrief · 2026-11-13 發佈 · 事實覈查 2026-11-13 · 參考來源:ToolPilotPro 三方橫評

2026 年 10 月下旬到 11 月初,中國接連放出三個重量級模型:Kimi K3.1 Pro(10 月 23 日)、DeepSeek V4.1 Flash(10 月 17 日權重更新)與美團 LongCat 2.5(11 月 2 日 GA)。三家都瞄準長程 Agent 與編碼場景,價格卻差了一個數量級,開放程度也各不相同。本文沿用 ToolPilotPro 三方橫評的對照框架,但有一處關鍵修正:那篇橫評更新於 11 月 4 日,稱 LongCat 還是 API-only、權重 coming soon——而 11 月 4 日當天,LongCat 2.5 的 MIT 權重已經登陸 Hugging Face。本站橫評以 11 月 4 日的現實爲準。

三模型一覽

LongCat 2.5DeepSeek V4.1 FlashKimi K3.1 Pro
發佈日2026-11-022026-10-17(1017 權重)2026-10-23
參數1.6T 總參數 / 約 48B 激活—2.8T 總參數 / 104B 激活
上下文1M tokens1M tokens1M tokens
最大輸出128K tokens384K tokens—
輸入模態文本 + 圖像 + 視頻文本 + 圖像文本 + 圖像
價格(每百萬 tokens)輸入 $0.30 / 輸出 $1.20輸入 $0.15 非高峯 / $0.30 高峯,輸出 $0.60 / $1.20輸入 $2 / 輸出 $10
權重與許可已發佈,MIT(11 月 4 日)已發佈,MIT已發佈,自定義許可(MXFP4 約 1.56TB)

先看一個結構性差異:LongCat 與 DeepSeek 走的是「便宜 + MIT 開源」路線,Kimi 則是「貴得多 + 自定義許可」路線。Kimi 的參數規模最大(2.8T 總參數、104B 激活,約爲 LongCat 激活參數的兩倍多),但價格也最高——輸入價是 LongCat 的近 7 倍,輸出價是 8 倍多。DeepSeek 的最大輸出 384K 是三家裏最高的,對需要超長連續生成的任務是個實打實的優勢。

價格回合:同一工作量的四張賬單

只看單價容易失真,橫評用一個固定工作量來算賬:每月 40M 輸入 tokens(一半走緩存)加 8M 輸出。按這個口徑,四張賬單分別是:DeepSeek 非高峯時段 $7.86,高峯時段 $15.72;LongCat $15.72;Kimi $124。LongCat 的限時價恰好等於 DeepSeek 的高峯價——換句話說,只要 DeepSeek 處於非高峯,LongCat 就要貴一倍;一旦進入高峯,兩者持平。而 Kimi 的賬單大約是 LongCat 的 8 倍,這個差距在任何工作量下都很難被「能力更強」抹平,除非任務確實只有 Kimi 能做。

但要注意兩個前提:第一,LongCat 的 $0.30 / $1.20 是限時折扣價,無截止日期、無目錄價,美團未表態折扣結束後定價如何;第二,DeepSeek 的價格分高峯與非高峯,實際賬單取決於你的調用時段分佈。對預算敏感的團隊,這兩點比單價本身更重要。

基準回合:先看口徑,再看分數

三家各自的評測表擺在一起,最大的問題不是誰高誰低,而是口徑根本對不上。以 DeepSWE 爲例:LongCat 表裏是 64.6,DeepSeek 表裏是 77.0,Kimi 表裏是 75.5——同一個基準名,版本與 harness 不同,分數不可直接比較。更能說明問題的是:LongCat 自己的表裏把 DeepSeek 的 DeepSWE 記爲 74.2,與 DeepSeek 自家表裏的 77.0 並不一致。同一模型、不同 harness,差距可以達到兩位數(AA 測得 LongCat 2.0 的 Terminal-Bench 2.1 爲 50.2%,而美團表內 2.0 爲 70.8,差了 20 分)。所以三方橫評裏的基準分數,只能看個相對位置,不能當作精確排名。

獨立評分方面,三家目前處境不同:Kimi 有獨立的 AI Index 排名第 4,成本約 $1.98 每任務;LongCat 截至 11 月 13 日沒有任何獨立機構評分,Artificial Analysis 尚未收錄 2.5。在獨立復現出現之前,LongCat 的 31 項官方分數都應按「廠商自報」打折理解。

開放性與可用性:11 月 4 日改寫了結論

這是本次橫評必須修正的部分。ToolPilotPro 的橫評稱 LongCat 是三家裏「唯一不能擁有的模型」——API-only、權重 coming soon。這個說法在 11 月 4 日之前是對的,之後就錯了:11 月 4 日,LongCat 2.5 的全量權重(3.3TB)與 W4A4 量化版(1.24TB)已以 MIT 協議發佈在 Hugging Face,建倉時間與協議均經本站 HF API 覈實。修正之後,三家的開放性排序完全變了:LongCat 與 DeepSeek 同爲 MIT 權重,Kimi 反而是三家裏許可最受限的一個(自定義許可)。當然,3.3TB 的體積加 NPU 導向的部署指引,意味着多數用戶實際仍會走 API——但「能下載」與「不能下載」是質的區別。

可用性上,DeepSeek 的覆蓋最廣;Kimi 上線 OpenRouter 首日即有;LongCat 不在 OpenRouter(11 月 13 日覈查僅有 2.0),但可通過 Vercel AI Gateway、AnyRouter 接入,OpenCode 還提供免費版。渠道差距正在縮小,但 DeepSeek 的生態深度目前仍是三家之首。

ModelBrief 的看法:這三家沒有單一勝者,只有按任務選型:預算優先、編碼爲主,DeepSeek 非高峯價無可匹敵;要原生視覺(圖像 + 視頻輸入)加長程 Agent,LongCat 是三家裏唯一的原生多模態選項,且 MIT 權重已可下載;要獨立評分背書、願意爲每任務 $1.98 買單,Kimi 是穩妥選擇。橫評最大的教訓不在分數里,而在日期裏——11 月 4 日之後,任何還說 LongCat「權重 coming soon」的結論都可以直接作廢。

參考來源:ToolPilotPro — LongCat-2.5 vs Kimi K3.1 Pro vs DeepSeek 三方橫評(本文爲本站改寫與整理,事實以官方來源爲準)