LongCat 2.0 vs o4 Mini verglichen — Preis pro Token, Kontextfenster, Multimodalität, Offenheit und welches zu wählen. Kann das Open-Source-Modell das kostenpflichtige ersetzen? Vollständige Analyse 2026.
o4 Mini — vollständiges Profil ›
Preise & Spezifikationen aus Live-Daten aktualisiert · olud.ai
Offene Modellpreise = günstigster Anbieter über OpenRouter; offizielle Herstellerpreise können höher sein.
| Spezifikation | LongCat 2.0 | o4 Mini | Gewinner |
|---|---|---|---|
| Hersteller | Meituan | OpenAI | – |
| Typ | Open-Weight | Proprietär | MELongCat 2.0 |
| Kontextfenster | 1M Tokens | 200K Tokens | MELongCat 2.0 |
| Eingabepreis | $0.3/M · kostenloses Selbst-Hosting | $1.1/M | MELongCat 2.0 |
| Ausgabepreis | $1.2/M · kostenloses Selbst-Hosting | $4.4/M | MELongCat 2.0 |
| Vision / multimodal | Nein | Ja | |
| Tool / Funktionsaufruf | Ja | Ja | = Unentschieden |
| Selbst gehostet | Ja | Nein (nur API) | MELongCat 2.0 |
| Lizenz | Open weights | Proprietär | MELongCat 2.0 |
LongCat 2.0 ist ~3.7× günstiger als o4 Mini bei Ausgabetoken ($1.2 vs $4.4 pro M Tokens).
| Fähigkeit | LongCat 2.0 | o4 Mini |
|---|---|---|
| Offene Gewichte (herunterladbar) | ✓ | ✗ |
| Selbst gehostet | ✓ | ✗ |
| Läuft vollständig offline | ✓ | ✗ |
| Vision / multimodal | ✗ | ✓ |
| Tool / Funktionsaufruf | ✓ | ✓ |
| 1M+ Kontextfenster | ✓ | ✗ |
Unabhängige Benchmark-Ergebnisse gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser (außer Latenz).
Benchmark-Daten von Artificial Analysis.
| Kriterium | LongCat 2.0 | o4 Mini |
|---|---|---|
| Kosten-Effizienz | 4.5 | 4.0 |
| Kontextfenster | 5.0 | 4.0 |
| Offenheit | 5.0 | 1.5 |
| Selbst-Hosting | 5.0 | 1.0 |
| Multimodalität | 3.5 | 5.0 |
Die Bewertungen stammen aus Live-Daten — Ausgabepreis (Kosten), Kontextlänge, offene vs. geschlossene Gewichte (Offenheit & Selbst-Hosting) und Unterstützung für Vision/Tools (Multimodalität). Die Rohqualität der Aufgaben wird hier nicht bewertet; sie hängt von Ihrem Benchmark ab — siehe das Urteil.
LongCat 2.0 ist ein sparsames Mischmodell aus Experten von Meituan, mit 48B aktiven Parametern von insgesamt 1.6T. Es eignet sich für Codierung, Änderungen auf Repository-Ebene, langfristige Problemlösungen und agentische Aufgaben...
OpenAI o4-mini ist ein kompaktes Denkmodell der o-Serie, optimiert für schnelle, kosteneffiziente Leistung bei gleichzeitiger Beibehaltung starker multimodaler und agentischer Fähigkeiten. Es unterstützt die Nutzung von Werkzeugen und zeigt wettbewerbsfähiges Denken...
Diese Varianten werden verfolgt, aber hier nicht verglichen — eine Seite pro Familie hält den Vergleich lesbar.
LongCat 2.0 ist open-weight und wettbewerbsfähig in vielen Aufgaben, aber o4 Mini könnte bei den schwierigsten Denk- und Agentenarbeiten weiterhin führend sein. Die Lücke wird immer kleiner — benchmarken Sie beide in Ihrem tatsächlichen Anwendungsfall, bevor Sie entscheiden.
Ja. LongCat 2.0 hat open weights, sodass Sie es auf Ihren eigenen GPUs selbst hosten oder über eine kostengünstige API ausführen können. o4 Mini ist nur API-basiert und kann nicht selbst gehostet werden.
LongCat 2.0 kostet $1.2/M Ausgaben im Vergleich zu $4.4/M für o4 Mini — ungefähr 4x günstiger über API und kostenlos, wenn Sie es selbst hosten.
Wählen Sie LongCat 2.0, wenn Sie selbst hosten, Ihre Daten privat halten und pro Token-Gebühren vermeiden möchten — es ist open-weight und läuft auf Ihrer eigenen Hardware. Wählen Sie o4 Mini, wenn Sie fortschrittliche Fähigkeiten über eine verwaltete API ohne Infrastruktur zum Ausführen wünschen.
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