Step 5 Preview 對比 LongCat 2.5：較便宜的模型，才是無人能評分的那一個
- Orca新OrcaCyber: GLM 5.3 Flash Abliterated2026-10-2795 tok/s
- Orca新OrcaCyber: Qwen3.8 Flash Next Abliterated2026-10-26$0.80 / $1.60 每百萬 tokens · 260 tok/s
- Orca新OrcaCyber: MiMo V2.6 Flash Abliterated2026-10-26$0.80 / $1.60 每百萬 tokens · 91 tok/s
- Moonshot新MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro2026-10-2446智能
- Orca新OrcaCyber: DeepSeek V4.1 Flash Abliterated2026-10-23$0.80 / $1.60 每百萬 tokens · 103 tok/s
- minimax新MiniMax: M3.1 Flash2026-10-1929智能
- Orca新Orca: OrcaCyber Ultra 1.02026-10-17$5.00 / $10.00 每百萬 tokens · 65 tok/s
- deepseek新DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 10172026-10-1733智能
- DeepSeek新DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-10-1740智能
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.52026-10-10$3.00 / $7.50 每百萬 tokens · 101 tok/s
- openaiOpenAI: GPT-6.1 Sol2026-09-2955智能
- anthropicAnthropic: Claude Sonnet 5.52026-09-2854智能
- typesafeTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 每百萬 tokens · 180 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2228智能
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Sol2026-09-2248智能
- AnthropicAnthropic: Claude Opus 5.52026-09-2258智能
- xiaomiXiaomi: MiMo-V2.6-Flash2026-09-2127智能
- xiaomiXiaomi: MiMo-V2.6-Pro2026-09-2130智能
- xAIGrok 4.72026-09-2134智能
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $7.50 每百萬 tokens · 78 tok/s
從帳面上看，這是 2026 年模型市場中最簡單的成本決策。LongCat 2.5——Meituan 實際上以 LongCat-2.5-Preview 這個識別碼提供的模型——未快取輸入的價格為每百萬個 token 0.30 美元，輸出為 1.20 美元，是 Step 5 Preview收費 1.00 美元與 2.70 美元的三分之一、不到一半。Meituan 還以同樣的價格給你 100 萬 token 的上下文視窗。問題在於，包括 Meituan 在內，沒有人公布過任何一個基準測試數字，而 Step 5 Preview 有一個獨立評分、一個可下載的檢查點和一份技術報告。所以，這不是便宜模型與昂貴模型之間的選擇，而是你能衡量的模型與你得自己衡量的模型之間的選擇。
這並不是否定 LongCat 2.5 的理由。每百萬輸入 token 收 ¥2——在換算它的掛牌價上約為 $0.30——自行測量它的成本是可負擔的，而測量前沿模型則不然。這反而是帶著正確期待進場、並確切了解兩家供應商各自公布什麼的理由。
每個廠商實際會告訴你什麼
StepFun 的坦誠程度近乎過頭。Step 5 Preview 於 2026 年 9 月 20 日上線其 API，並於 10 月 15 日釋出可下載權重：同日在 Hugging Face 與 ModelScope 提供 BF16 與 FP8 版本，以及 vLLM 與 SGLang 的部署配置，還有一篇技術部落格，說明其 92 層堆疊、稀疏 GQA 注意力（以 3:1 的比例交錯滑動視窗層與稀疏全注意力層）、352 個專家中有 8 個處於激活狀態外加一個共享專家，以及一個 6,000 億參數、每 token 激活 270 億參數的模型。此外還有價目表、上下文長度上限、附帶明確營收觸發條款的授權，以及一項獨立評分。
關於美團自家價目表，有一點值得注意：欄位標題寫的是「折扣價 $/1M Tokens」，但底下每個數字其實都是以人民幣計價。這款模型流傳的美元數字是別人換算出來的，並非另一份價目表。
美團在介面說明上相當坦率，對模型本身卻諱莫如深。LongCat API 平台提供一個相容於 OpenAI 的端點，以及一個相容於 Anthropic 的端點，並公開了價目表與上下文長度上限，也有計費、速率限制與預付餘額的說明文件。但它沒有的，是 LongCat 2.5 的參數量、技術報告、基準測試表、Hugging Face 儲存庫，以及棄用預告期。該平台的支援模型清單恰好只有兩筆——LongCat-2.5-Preview 與 LongCat-2.0——而外界流傳、附掛在 2.5 上的「1.6 兆參數、480 億激活參數」數字，其實是 LongCat 2.0 的模型卡，被沿用過來卻未重新發布。本頁不會把它當成 LongCat 2.5 的規格來刊登，其他任何地方也不該這麼做。
價格差距，逐行解析
• 每百萬 token 的未快取輸入 — Step 5 Preview：$1.00。LongCat 2.5：Meituan 自家卡上的 ¥2，第三方列表換算約為 $0.30。
• 每百萬個 token 的輸出 — Step 5 Preview：$2.70。LongCat 2.5：¥8，依第三方列表換算約為 $1.20。
• 快取輸入 — Step 5 Preview：輸入費率減免 90%，且在 2026 年 10 月 14 日北京時間 00:30 起，快取命中費率自 ¥0.35 翻倍後，人民幣卡每百萬為 ¥0.70。LongCat 2.5：每百萬 ¥0.04，換算約為 $0.006。
• 上下文視窗 — Step 5 Preview：100 萬個 token。LongCat 2.5：1,048,576 個 token。
• 輸入模態 — Step 5 Preview：文字、圖片與影片。LongCat 2.5：在 API 參考文件中記載為文字，在發行變更記錄中描述為支援圖片——見下文。
• 權重 — Step 5 Preview：可依據 StepFun Model License 1.0 下載。LongCat 2.5：無。Meituan 的 Hugging Face 組織持有 LongCat 2.0 系列，而非 2.5。
• 獨立評分 — Step 5 Preview：在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 上得分 29。LongCat 2.5：尚無評測機構公布其評分，也沒有任何頁面可供收錄。
• 穩定性承諾 — Step 5 Preview：一份已公布的授權，載明具體門檻。LongCat 2.5：沒有棄用期、沒有版本承諾，而且費率表本身的標題就寫著「限時」。
一方有遠見，另一方則有矛盾。
Step 5 Preview 接受文字、圖片和影片，並回傳文字。這一點在廠商的說明文件中清楚明確，且整份文件前後一致。
LongCat 2.5 被 Meituan 自家文件集中的兩個頁面以兩種不同方式描述。於 2026 年 9 月 25 日宣佈該模型的變更記錄，將原生圖片輸入列為其功能之一。API 參考文件則在 SDK 與閘道器實際讀取的機器可讀欄位中，將輸入模態列為僅限文字。其中一個是錯的。這是對生成頁面的一行修正；在修正之前，生產環境整合唯一安全的假設是圖片輸入不可用——變更記錄條目是承諾，而 schema 欄位是事實。
如果圖像理解是你選購的考量之一，光是這個矛盾就足以讓比較到此為止。如果不是，那它倒是個有用的提醒，讓人了解這些文件的整體狀況。
「Preview」在每個名稱中的意思都不一樣。
兩個模型都承載著這個詞，而在這兩種情況下它都不是裝飾——但它們承載的方式不同。
在 Step 5 Preview 中，「Preview」是產品出廠身分的一部分：你送出的字串就是 step-5-preview，而 StepFun 通往一般可用（GA）模型的推廣路徑，並不是文件所描述的事。文件所描述的，是一份不會在你腳下改變的授權，以及一個明天就會執行的檢查點。
在 LongCat-2.5-Preview 中，「preview」在三個具體層面上具有關鍵作用。它是平台唯一接受的識別碼——沒有可改送的 GA 別名。價格明確為暫定，每個欄位上方都標有「limited-time」字樣，並在結尾一句說明：平台所示及帳單記錄中的數字為準。而且任何地方都沒有公開的穩定性承諾：沒有棄用通知期、沒有版本化承諾，也沒有說明該模型在正式推出後是否保留其 ID。
對預覽版來說這是正常的，並不是避開該模型的理由。真正的理由是：不該在一張明白叫你不要這麼做的價目表上建立單位經濟模型。
速度，其中只有一個已被測量
Artificial Analysis 在 StepFun 的 API 上測得 Step 5 Preview 的輸出速度為每秒 179.1 個 token，而同類中位數為 74.1，完整索引任務的費用為 $2.35。LongCat 2.5 沒有同等級的測量數據，而現有的軼事反而指向相反方向：第三方實測撰寫文章指出，用它建立前端與動畫示範時，任務從頭到尾要花超過三十分鐘。這不是每秒 token 數，也無法確立吞吐量——代理任務大部分的實際時間都花在等待工具呼叫。但這確實暗示該模型並非以速度為賣點，而在慢速模型上執行長時程迴圈，與在快速模型上執行長時程迴圈，是不同的產品。
如果你的工作負載是互動式的，這就是應該優先於成本測試的面向。一個價格只要三分之一、但每回合耗時三倍的模型，對正在等待的使用者來說並不見得更便宜。
如何測試一個沒有人評分過的模型
實際的做法是別再紙上比較，直接用自己的工作負載來實測，而在這裡這很便宜：每百萬輸入 token 只要 ¥2，一千個真實任務也只是小額費用。你需要的是一種能進行比較的方法，而不必建立兩套整合、再對帳兩份帳單。
這正是 OrcaRouter 在此彰顯價值之處。LongCat 2.5 和 Step 5 Preview 都不在我們的現行目錄中——截至 2026 年 10 月 29 日，目錄涵蓋 16 家供應商的 214 個模型 ID，其中沒有 Meituan 條目，也沒有 StepFun 條目——因此就這兩個模型而言，你分別是在呼叫 Meituan 的平台與 StepFun 的 API。但周遭的問題——你應該拿目錄中的哪些候選模型來做基準測試——只需用一把鑰匙就能回答：對多個模型發出相同形態的請求，依供應商定價開出一張帳單且不加價，並在你把勝出者推上正式環境時自動容錯移轉。一個規模這麼大的目錄，重點在於你最終落腳的模型，很少是你一開始評估的那一個。
這項比較引發的三個問題，解答如下
LongCat 2.5 真的是擁有 1.6 兆參數的模型嗎？未知。Meituan 並未公布 2.5 的參數數量。1.6T 總參數與 48B 啟用參數的數字，屬於 LongCat 2.0 已公布的模型卡；這樣的架構是否沿用，則不得而知。一家廠商願意公布費率表與上下文上限，卻不公布參數數量，這是做出了選擇；而對這個選擇最誠實的解讀是：那個數字對推銷沒有幫助。
對代理迴圈來說，哪一個比較便宜？LongCat 2.5，在費率表的每一項上都更便宜——輸入約便宜 3.3 倍、輸出便宜 2.25 倍，快取讀取則便宜一個數量級。至於每完成一項任務是否更便宜，則是另一個問題，而且在沒有你自己的測量數據下無法回答，因為能以更少步驟完成任務的模型，無論其 token 價格多少都會勝出。
你今天會採用 LongCat 2.5 來開發嗎？若是內部工具，或是以價格為重點、失敗時只需重試的實驗，答案是肯定的。但對於面向客戶、且具有服務水準期望的產品而言，暫定費率表、沒有棄用過渡期，以及未經測試的能力概況，這三者的組合是三項會相互疊加、而非彼此抵銷的風險。Step 5 Preview 的情況正好相反：已發布的授權、可下載的檢查點，以及 29 分的評分；這不是高分，但卻是真實的分數。
這兩者之間的比較，歸根結底在於你用這筆差價換到了什麼。三倍的輸入價格，換來的是一個經過實測的模型，附帶權重與授權。如果這個差價對你來說並不值得，LongCat 2.5 就是個值得認真考慮的候選；而要知道它是不是好選擇，唯一的方法就是實際跑一遍。
