作者注：两家峰时价格相同，但擅长的任务不同。本文用参数、价格、跑分和分工四张表，说明不同任务该交给哪个模型。
两家峰时价格完全相同：输入 $0.30、缓存 $0.006、输出 $1.20（每 100 万 tokens）。区别在擅长的任务，选谁要看你跑什么活。LongCat 2.5 是 1.6T 总参数、每 token 激活约 48B 的原生多模态模型。DeepSeek V4.1 Flash 是 552B 的非对称 MoE，输入激活 8B、输出激活 16B，权重已经开源。
这不是一篇「各有千秋」的折中稿。下文的数字全部来自两家官方博客、技术报告和价格页。两家的跑分都是各自自测，本文只做同级参考，不排总座次，也不写没有跑过的实测。
核心价值：读完本文，你能拿自己项目里的任务逐项对照，决定主用哪一个、补充用哪一个，再算清楚把批量任务挪到谷时能省多少。
LongCat 2.5 对比 DeepSeek V4.1 Flash：两张模型名片
先说结论：LongCat 2.5 参数更多，每次激活也更多。DeepSeek V4.1 Flash 体量更小、激活更省，同时输出上限更长，权重也能直接下载。两者上下文都是 1M。真正影响选型的是三项：最大输出 128K 对 384K、开源与否、激活规模。
| 维度 | LongCat 2.5 | DeepSeek V4.1 Flash |
|---|---|---|
| 总参数 | 1.6T（1.6 万亿） | 552B |
| 激活参数 | 每 token 约 48B | 输入激活 8B，输出激活 16B |
| 结构 | 面向智能体的原生多模态模型，视觉与文本用统一 token 处理 | MoE，Causal-Encoder-Decoder 非对称结构 |
| 上下文长度 | 1M | 1M |
| 最大输出 | 128K | 384K |
| 原生视觉 | 支持，视觉信号表示为多层级离散 token | 支持（Vision） |
| 权重开源 | 未放权重，GitHub 与 HuggingFace 均标「敬请期待」 | 已开源，HuggingFace 发布权重并附技术报告 |
| 思考开关 | 官方评测在 thinking 开启下取得 | 思考模式默认开启，可用 reasoning_effort 调档 |
LongCat 2.5 结构要点
LongCat 2.5 的定位写得很直接：面向长程智能体任务。相对 2.0 版本，它重点强化了原生视觉理解和智能体编程两块。视觉部分把图像做原生分辨率离散化（SAE+RVQ），先离线预处理成视觉 token，再和主干联合学习。主干用同一套 token 处理视觉和文本，所以叫原生多模态。
训练上，LongCat 2.5 大量使用长程轨迹数据和大规模长程 RL。官方博客提到几个细节：把真实 Agent 的失败轨迹改造成可验证任务；异步 RL 采用 partial rollout，并过滤掉全对或全错、产生零梯度的样本组；对重复思考和重复工具调用加惩罚。最后一条对做 Agent 的人很重要，模型在工具循环里原地打转的情况会更少，token 浪费也更少。
推理工程方面，W4A4 相对 W8A8 INT8 的变化是：prefill 吞吐提升 43.3%，decode 吞吐提升 42.77%，TTFT 降低 15.91%，TPOT 降低 19.72%。训练侧的双重分片 FSDP 让长序列 SFT 单卡吞吐比 DDP 基线高 86%。这些数字说明 1.6T 的体量在服务端做过专门压缩，不过官方没有公开限流数字。
DeepSeek V4.1 Flash 结构要点
DeepSeek V4.1 Flash 是新结构系列里最小的尺寸。它的特点是输入和输出不对称：读输入时只激活 8B，生成输出时激活 16B。Agent 场景通常输入远多于输出，比如读仓库、读日志、读工具返回，这种设计正好压低了读取那一侧的计算量。
成本侧的变化更大。新一代 KV Cache 大幅缩小，HBM 需求降到上一代的 1/4，SSD 需求降到 1/8；相对初代模型，KV Cache 累计缩小 437 倍。另外有一个变化需要留意：2026-09-14 12:00 之后，访问 deepseek-v4-pro 的请求会被路由到 V4.1 Flash，并按 Flash 单价计费，这个安排持续到 V4.1 Pro 上线。还在用旧模型名的项目，实际调用的已经是 Flash。
LongCat 2.5 对比 DeepSeek V4.1 Flash 价格：同价只在峰时成立
结论：LongCat 2.5 的限时折扣价和 DeepSeek V4.1 Flash 的峰时价逐项相同。到了谷时，DeepSeek 直接打五折，同样的任务只要一半的钱。所以「同价」这个说法只在工作日白天成立。
| 每 100 万 tokens（美元） | LongCat 2.5（限时折扣） | DeepSeek 峰时 | DeepSeek 谷时 |
|---|---|---|---|
| 缓存命中输入 | $0.006 | $0.006 | $0.003 |
| 缓存未命中输入 | $0.30 | $0.30 | $0.15 |
| 输出 | $1.20 | $1.20 | $0.60 |
算一笔账。假设一个 Agent 任务消耗 50 万输入 tokens（其中 30 万未命中缓存、20 万命中）和 10 万输出 tokens：
- LongCat 2.5（限时折扣）：0.3×0.30 + 0.2×0.006 + 0.1×1.20 = $0.2112
- DeepSeek 峰时：计算过程相同，$0.2112
- DeepSeek 谷时：0.3×0.15 + 0.2×0.003 + 0.1×0.60 = $0.1056
单个任务差 1 毛钱，看起来不多。放大到每天 1000 个同规模任务，LongCat 和 DeepSeek 峰时都是 $211.2，DeepSeek 谷时是 $105.6。跑批量的团队一个月下来，差额相当可观。
DeepSeek 的峰时是北京时间工作日 09:00-12:00、14:00-18:00，对应 UTC 周一至周五 01:00-04:00 与 06:00-10:00，中国法定节假日除外。其余时间都是谷时半价，包括工作日的中午、晚上、凌晨，以及周末和法定节假日全天。换句话说，一周 168 小时里，峰时只占工作日每天 7 小时。
LongCat 2.5 的计费也有几处细节值得记下：
- 只有 HTTP 200 才扣费，401、403、429、500 都不计费，重试失败不花钱。
- 额度包每天北京时间 10:00、16:00、21:00、23:00 限量闪购，有效期 30 天，未消耗部分可全额退款；缓存命中不占额度包 token。
- 赠送额度：新用户 10M tokens，老用户 5M tokens，自动到账，缓存命中不消耗赠送额度。
- 价格标注为限时折扣，后续调整要以官方价格页为准。
DeepSeek 这边，联网搜索和网页抓取是独立计费的 API，每 1000 次成功请求 $0.75，搜索和抓取同价。如果你的 Agent 频繁联网，这部分要单独算进预算。
💰 成本提示：如果你通过 API易 apiyi.com 调用 DeepSeek V4.1 Flash，计费以平台型号列表为准，不一定等同于官方峰谷价。在平台控制台先跑一小批任务看账单，再决定批量方案，结果最准确。
LongCat 2.5 对比 DeepSeek V4.1 Flash 官方跑分
结论：两家在多数 Agent 基准上相差不到 3 分，基本属于同一档。LongCat 2.5 在 Terminal Bench v4.0、Program Bench、JobBench、3D 生成上领先；DeepSeek V4.1 Flash 在 DeepSWE、NL2Repo、AutomationBench 上领先，而且领先幅度更大。
| 基准 | LongCat 2.5 | DeepSeek V4.1 Flash |
|---|---|---|
| Terminal Bench v2.1 | 88.4 | 90.6 |
| Terminal Bench v4.0 | 38.5 | 31.2 |
| Program Bench | 25.5 | 20.3 |
| DeepSWE v1.1 | 64.6 | 74.2 |
| NL2Repo | 60.5 | 65.4 |
| BrowseComp | 91.9 | 91.5 |
| HLE w/tools | 63.1 | 63.9 |
| AutomationBench | 51.8 | 54.8 |
| MCP Atlas | 83.1 | 84.4 |
| JobBench | 65.4 | 63.2 |
| 3DCodeBench（Text to 3D） | 55.4 | 53.3 |
| Vision2Web | 78.6 | 79.2 |
口径说明（必读）：两家的数字都是官方自测。LongCat 2.5 用自家 harness，在 thinking 开启、temperature=1.0、top_p=0.95 下取得；DeepSeek 一列多数取自其公开技术报告，用的是 DeepSeek 自家 harness 和 Max 推理档。两边的 harness、评测日期、推理档位都不同，这张表只能作同级参考，不构成排名。
跑分怎么读
差距最大的两项方向相反。Terminal Bench v4.0 上，LongCat 2.5 比 DeepSeek 高 7.3 分（38.5 对 31.2）；DeepSWE v1.1 上，DeepSeek 比 LongCat 高 9.6 分（74.2 对 64.6）。前者考的是更难、更长的终端任务，后者考的是在真实仓库里修 bug。两个模型的强项就此分开：一个擅长长链路的终端操作，一个擅长在既有代码库里精确改动。
旧版 Terminal Bench v2.1 上 DeepSeek 反而高 2.2 分，说明难度上去之后 LongCat 的优势才显出来。Program Bench 上 LongCat 高 5.2 分，NL2Repo 上 DeepSeek 高 4.9 分。NL2Repo 是从自然语言描述生成整个仓库，更接近「从零搭项目」的工程化能力。
视觉相关的项目差距很小。Vision2Web 上 DeepSeek 高 0.6 分；3DCodeBench 上 LongCat 高 2.1 分；官方表里的 CharXiv-RQ w/tools，LongCat 90.2 对 87.7；MathVision w/tools 则是 DeepSeek 97.4 对 96.5。只看纯视觉理解，两家差不多。LongCat 的优势主要在把视觉理解和 3D、交互式页面生成串起来。官方 8 个演示里有实时流体模拟、3D 文物交互展示、城市沙盘、微缩场景资产，方向很明确。
BrowseComp、HLE w/tools、MCP Atlas 三项的差距都在 1.3 分以内，联网检索和 MCP 工具调用这类通用 Agent 能力可以看作打平。
DeepSeek 的推理档位是成本杠杆
DeepSeek 技术报告 5.3.3 节给出一组很实用的数据。reasoning effort 从 25 提到 100，8 个推理类基准的平均 Pass@1 从 67.1% 升到 76.3%，DeepSWE v1.1 从 66.0 升到 74.2，代价是输出 token 增加到约 2.5 倍。60-80 档已经接近满档准确率，token 预算却不到满档的一半；最后冲到 100 档，agent 轨迹长度还会再涨 1.6-1.8 倍，换来的只是边际提升。
另外要注意，DeepSeek API 的 reasoning_effort 默认是 high，而官方成绩是在 Max 档跑出来的。想复现上表里 DeepSeek 一列的分数，必须显式设成 max。日常任务用中等档，最难的任务再开满档。输出 token 是两家账单里最贵的一项（$1.20），这个档位开关直接决定钱花在哪里。
LongCat 2.5 对比 DeepSeek V4.1 Flash：任务怎么分工
结论：同价不同活。长程终端任务、视觉与 3D、创意设计页交给 LongCat 2.5；真实仓库改代码、SWE 修 bug、自动化流水线、需要自部署的场景交给 DeepSeek V4.1 Flash。
| 更适合 LongCat 2.5 | 更适合 DeepSeek V4.1 Flash |
|---|---|
| 长程终端排障：多步骤登录服务器、查日志、改配置、重启验证（Terminal Bench v4.0 高 7.3 分） | 真实仓库修 bug：读 issue、定位文件、改动并通过测试（DeepSWE 高 9.6 分） |
| 3D 资产与视觉稿：文本生成 3D 场景、交互式展示页（3DCodeBench 55.4） | 整仓重构与从零搭仓库：按需求描述生成多文件项目（NL2Repo 高 4.9 分） |
| 创意设计页：活动邀请函、风格化色彩页、数据可视化报告（官方演示方向） | 自动化流水线与批量跑批：夜间批处理、数据清洗、报表生成（AutomationBench 高 3.0 分，谷时半价） |
| 编程题式的程序构造与职业类综合任务（Program Bench、JobBench 领先） | 需要自部署或私有化：权重已在 HuggingFace 开源；单次长输出（最大 384K） |
选择 LongCat 2.5 的理由
LongCat 2.5 最有说服力的数字是 Terminal Bench v4.0。v2.1 落后 2.2 分，v4.0 反而领先 7.3 分，说明任务越长、越难，它的相对优势越大。这和它训练时大量使用长程轨迹、并对重复工具调用加惩罚的做法相符。如果你的 Agent 经常要在终端里连续执行几十步，LongCat 2.5 更值得优先试。
第二个理由是视觉和生成结合的任务。原生多模态加上 3D、交互页面方向的训练，让它更适合「看图出稿」「文字出 3D」这类活。另外它对新用户有 10M tokens 赠送，缓存命中不扣赠送额度，先试成本很低。
选择 DeepSeek V4.1 Flash 的理由
DeepSeek V4.1 Flash 最硬的数字是 DeepSWE 74.2，在两家对照项里差距最大。日常写代码最常见的就是在已有仓库里改东西，这正是它的强项。最大输出 384K 是 LongCat 的 3 倍，生成长文件或大段补丁时不容易被截断。
第三个理由是成本结构。谷时半价，再加上可调的推理档位，两个开关叠加起来，批量任务的成本弹性比 LongCat 的固定限时价大得多。并发上限 2500 也写在官方文档里，规划吞吐时有明确数字可依据。需要私有化的团队还能直接下载权重，不过官方说明大规模部署需要 2k 卡 GPU 级别的资源，小团队自部署前要先评估硬件。
💡 选择建议：表格只能缩小范围，最终还要看你自己的任务。可以从项目里挑 10-20 个代表性任务，同时给两个模型跑一遍，对比成功率和 token 消耗。DeepSeek V4.1 Flash 这一侧可以先通过 API易 apiyi.com 接入测试，省去单独开户。
LongCat 2.5 与 DeepSeek V4.1 Flash 怎么接入
结论：两家都兼容 OpenAI 和 Anthropic 两种接口格式，接 Claude Code 只要改 ~/.claude/settings.json 里的几个环境变量。DeepSeek 额外支持 Responses API。
接入 LongCat 2.5
- OpenAI 格式（任意 OpenAI SDK）：base_url 填
https://api.longcat.ai/openai，模型名填LongCat-2.5。 - Anthropic 格式（Anthropic SDK）：base_url 填
https://api.longcat.ai/anthropic。 - Claude Code（编辑
~/.claude/settings.json的 env 字段），四个变量都要写： ANTHROPIC_AUTH_TOKEN填你的 LongCat KeyANTHROPIC_BASE_URL填https://api.longcat.ai/anthropicANTHROPIC_MODEL填LongCat-2.5CLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS填131072- 限流处理（你自己的调用代码）：超限时返回 429（rate_limit_exceeded，retry_after 60），官方建议指数退避。文档没有公开 RPM/TPM 数字，429 不计费。
接入 DeepSeek V4.1 Flash
- OpenAI 格式（任意 OpenAI SDK）：模型名填
deepseek-flash。旧名deepseek-v4-flash、deepseek-v4-flash-vision-exp仍可用，会路由到 V4.1-Flash-1017，按 Flash 价计费。 - Claude Code（编辑
~/.claude/settings.json的 env 字段）： ANTHROPIC_AUTH_TOKEN填你的 DeepSeek KeyANTHROPIC_BASE_URL填https://api.deepseek.com/anthropicANTHROPIC_MODEL填deepseek-flash- 推理档位（OpenAI SDK 请求参数）：日常把
reasoning_effort设为中等档，难题再设max。 - 现成工具：WorkBuddy（含 CodeBuddy）和 OpenCode 是官方合作工具，已全量接入。
通过 API易 统一调用
如果你手上要同时跑几个模型做对比，API易 一个账号、一把 key 就能切换，不用每家单独开户。
- OpenAI SDK 配置（你的项目代码）：base_url 填
https://api.apiyi.com/v1，api_key 填 API易 控制台生成的 key。 - 模型名（同一个请求参数里切换）：DeepSeek V4.1 Flash 用
deepseek-v4.1-flash或deepseek-v4.1-flash-1017，按平台型号列表计费。 - 对比测试（同一套代码）：只改 model 参数，就能和平台上其他模型并排跑同一批任务，base_url 依然是
https://api.apiyi.com/v1。
型号与价格以平台型号列表为准；API易 目前还没上架 LongCat-2.5，会尽快推出此模型。在那之前，LongCat 2.5 先走官方端点，DeepSeek 这一侧可以放在 API易 apiyi.com 上统一管理。
🚀 快速开始：新用户在 API易 apiyi.com 注册即有免费测试额度。先把 DeepSeek V4.1 Flash 接进现有的 OpenAI SDK 项目，改一行 base_url 就能跑起来。
LongCat 2.5 对比 DeepSeek V4.1 Flash 常见问题
Q1：两家价格真的一样吗？
只在 DeepSeek 峰时一样。LongCat 2.5 的限时折扣价是 $0.30 / $0.006 / $1.20，和 DeepSeek 峰时逐项相同。DeepSeek 谷时全部打五折，覆盖工作日 09:00-12:00、14:00-18:00 以外的所有时间。另外 LongCat 的价格是限时折扣，以后可能调整。
Q2：跑分表能说明谁更强吗？
不能直接排座次。两家都是官方自测，harness、日期、推理档位都不同，DeepSeek 一列还是 Max 档成绩。比较合适的读法是看差距大的单项：Terminal Bench v4.0 上 LongCat 领先 7.3 分，DeepSWE 上 DeepSeek 领先 9.6 分。差距在 1-2 分以内的项目，视为打平即可。
Q3：LongCat 2.5 什么时候开源？
官方没有给时间表。目前 GitHub 和 HuggingFace 都标「敬请期待」，没有放出权重。必须自部署的项目，现阶段只能选 DeepSeek V4.1 Flash，它的权重和技术报告都已公开。
Q4：在 API易 上能同时调用这两个模型吗？
目前只能调用 DeepSeek V4.1 Flash，型号是 `deepseek-v4.1-flash` 和 `deepseek-v4.1-flash-1017`，按平台型号列表计费。API易 目前还没上架 LongCat-2.5，会尽快推出此模型。型号与价格以 API易 apiyi.com 平台型号列表为准。
Q5：批量任务怎么压成本？
用 DeepSeek 时同时用好两个开关：一是把任务排到谷时，单价直接减半；二是把 reasoning_effort 设在中等档。报告显示 60-80 档已接近满档准确率，token 预算不到满档的一半。缓存命中价格只有未命中的 1/50，把固定的系统提示和工具定义放在请求前部，可以提高命中率。
总结：LongCat 2.5 对比 DeepSeek V4.1 Flash 怎么选
结论很明确：同价不同活，按任务分工，批量任务放谷时。
- 规模：1.6T / 48B 激活对 552B / 输入 8B、输出 16B 激活，上下文都是 1M。
- 输出上限：LongCat 128K，DeepSeek 384K，长输出任务选 DeepSeek。
- 价格：LongCat 限时价等于 DeepSeek 峰时价；DeepSeek 谷时半价，算例 $0.2112 对 $0.1056。
- 跑分：长程终端任务 LongCat 领先 7.3 分，仓库修 bug DeepSeek 领先 9.6 分，其余多数项打平。
- 开源：DeepSeek 已开源，LongCat 未放权重。
- 接入：两家都兼容 OpenAI 与 Anthropic 格式，Claude Code 改 env 变量即可切换。
带走一句话：先按任务分工表挑一个主用，另一个留作补充；批量任务尽量安排在谷时跑。DeepSeek V4.1 Flash 这一侧可以通过 API易 apiyi.com 用统一接口先做小规模验证，再决定主力方案。
📚 参考资料
- LongCat-2.5 官方博客：模型定位、结构、训练与工程细节
- 链接：
longcat.ai/blog/longcat-2.5 -
说明：参数规模、视觉 token 方案、W4A4 推理数据与官方评测表
-
LongCat 开放平台文档：价格、端点与 Claude Code 接入
- 链接：
longcat.ai/platform/docs -
说明：限时折扣价、429 处理、额度包与赠送规则
-
DeepSeek V4.1 Flash 发布文：结构、开源与 API 变更
- 链接：
deepseek.com/news/deepseek-v4-1-flash -
说明：非对称 MoE、KV Cache 压缩、模型名迁移说明
-
DeepSeek API 价格页：峰谷价格与并发限制
- 链接：
api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing -
说明：峰谷时段定义、并发 2500、搜索抓取独立计费
-
DeepSeek-V4.1-Flash 权重仓库：开源权重与技术报告
- 链接：
huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash - 说明：Table 3 跑分与 5.3.3 节推理档位分析
作者：APIYI 技术团队
技术交流：欢迎在 API易 apiyi.com 首页联系我们，更多接入资料可访问 docs.apiyi.com 文档中心
