19.7%
AA Intelligence Index v4.3
Modelle / Meituan
LongCat · Release 2026-06-29
Meituans Agentic-Coding-Modell vom Juni 2026: ein 1,6T-Parameter-MoE mit rund 48B aktiven Parametern pro Token, 1M-Kontext-Training, MIT-Lizenz und öffentlicher Enthüllung als Modell hinter OpenRouters Stealth-Route Owl Alpha.
Als Near-Frontier-Open-Weights-Coding-Kandidat tracken, aber auf Gewichte und unabhängige Re-Runs warten, bevor die OpenRouter/Owl-Alpha-Adoptionsstory als belastbare Evidenz zählt.
Familienprofil
Bester veröffentlichter Score je abgedeckter Benchmark-Familie.
4 getestete Benchmark-Familien
Wo LongCat-2.0 auf jeder öffentlichen Benchmark-Quelle mit Zeile steht. Rang zählt jedes Modell mit neuester Zeile im selben Test — kein universeller Qualitätsscore.
| Benchmark | Family | Rang | Score | Quelle | Datum |
|---|---|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | Coding | #1/ 1 | 60 | Meituan LongCat-2.0 release materials | 2026-06-29 |
| AA time to first token | Performance | #32/ 190 | Artificial Analysis | 2026-09-10 | |
| Terminal-Bench | Agentic | #46/ 189 | 71 | Meituan LongCat-2.0 release materials | 2026-06-29 |
| Humanity's Last Exam | Reasoning | #62/ 185 | 34 | Artificial Analysis | 2026-09-10 |
| AA output speed | Performance | #76/ 190 | Artificial Analysis | 2026-09-10 | |
| SciCode | Coding | #86/ 93 | 36 | Artificial Analysis | 2026-09-10 |
| τ³-Bench Banking | Agentic | #86/ 110 | 13 | Artificial Analysis | 2026-09-10 |
| AA-LCR | Long context | #138/ 182 | 65 | Artificial Analysis | 2026-09-10 |
| Artificial Analysis Intelligence Index | Reasoning | #142/ 188 | 20 | Artificial Analysis | 2026-09-10 |
| GPQA Diamond | Reasoning | #150/ 190 | 78 | Artificial Analysis | 2026-09-10 |
Die drei höchstscorierenden kartierten Modelle pro Capability-Family. Wo LongCat-2.0 auftaucht, ist es hervorgehoben.
Benchmark-Zeilen im öffentlichen Ledger für LongCat-2.0 in den letzten 120 Tagen. Ältere Zeilen stehen in der vollen Tabelle unten.
| Benchmark | Family | Score | Quelle | Tage her |
|---|---|---|---|---|
| AA-LCR | Long context | 65% | Artificial Analysis | 4 |
| AA output speed | Performance | 49 t/s | Artificial Analysis | 4 |
| AA time to first token | Performance | 2.41s | Artificial Analysis | 4 |
| Artificial Analysis Intelligence Index | Reasoning | 19.7% | Artificial Analysis | 4 |
| GPQA Diamond | Reasoning | 78% | Artificial Analysis | 4 |
| Humanity's Last Exam | Reasoning | 33.7% | Artificial Analysis | 4 |
| SciCode | Coding | 36.3% | Artificial Analysis | 4 |
| τ³-Bench Banking | Agentic | 13.2% | Artificial Analysis | 4 |
| Terminal-Bench | Agentic | 70.8% | Meituan LongCat-2.0 release materials | 77 |
| SWE-bench Verified | Coding | 59.5% | Meituan LongCat-2.0 release materials | 77 |
Ein hoher Composite, der eine schwache Family versteckt, ist eine Falle. Diese Balken zeigen Families ohne öffentlichen Test — und wo das Modell führt.
Hover auf einen Punkt zeigt Name, Score und Input-Preis. Per Tastatur: die zwölf besten mit Tab durchgehen oder die Rangliste unten nutzen.
Jeder Katalog-Benchmark für LongCat-2.0. Scores verlinken zur Originalquelle; Lücken heißen: noch keine öffentliche Zeile.
10 von 37 Katalog-Benchmarks haben eine belegte Zeile für LongCat-2.0.
19.7%
AA Intelligence Index v4.3
78%
GPQA Diamond (AA run)
33.7%
HLE (AA run)
36.3%
SciCode (AA run)
59.5%
SWE-bench Pro vendor-reported
70.8%
Terminal-Bench 2.1 vendor-reported
13.2%
τ³-Bench Banking (AA run)
65%
AA-LCR (AA run)
49 t/s
Median output tokens/s (1k prompt, default provider)
2.41s
Median time to first token (1k prompt, default provider)
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