Meituan: LongCat 2.0, Meituan का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 20 जुलाई 2026 को जारी किया गया था। MiniMax: MiniMax M3, MiniMax से आता है और यह पहले, 31 मई 2026 को आया था। दोनों api14 पर टेक्स्ट श्रेणी के अंतर्गत सूचीबद्ध हैं, और दोनों एक ही OpenAI-संगत इंटरफ़ेस के माध्यम से सेवा प्रदान करते हैं, इसलिए इनके बीच चुनाव मुख्यतः इस बारे में है कि आपको क्या भेजना है और क्या वापस पाना है, इस बारे में नहीं कि आप कैसे एकीकृत करते हैं।
सबसे स्पष्ट अंतर इनपुट मोडलिटी में है। LongCat 2.0 केवल टेक्स्ट स्वीकार करता है और टेक्स्ट लौटाता है। MiniMax M3 इनपुट के रूप में टेक्स्ट, छवियाँ और वीडियो स्वीकार करता है, और टेक्स्ट लौटाता है। यदि आपके प्रॉम्प्ट में कोई स्क्रीनशॉट, स्कैन किया गया पृष्ठ, चार्ट या वीडियो क्लिप शामिल है, तो M3 वह है जो इसे सीधे ले सकता है, जबकि LongCat 2.0 के लिए आपको उस सामग्री को पहले टेक्स्ट में बदलना होगा। कॉन्टेक्स्ट विंडो व्यावहारिक रूप से समान आकार की हैं, दोनों एक मिलियन टोकन से थोड़ा अधिक, इसलिए एक ही अनुरोध में आप कितना रख सकते हैं, इस पर कोई भी मॉडल आपको सार्थक लाभ नहीं देता। पैरामीटर पर दोनों काफी हद तक एक जैसे हैं, temperature, top_p, top_k, min_p, penalties, seed, stop, tools, tool_choice और reasoning नियंत्रण दोनों पर उपलब्ध हैं। M3 logprobs, top_logprobs, response_format और structured_outputs जोड़ता है, जिन्हें LongCat 2.0 सूचीबद्ध नहीं करता।
रोज़मर्रा के काम के लिए, इनपुट के स्वरूप और आपको जिस आउटपुट की आवश्यकता है उसके स्वरूप के आधार पर चुनें। यदि आप ऐसी पाइपलाइन बना रहे हैं जिसे सख्त JSON या कोई अन्य स्कीमा लौटाना है जिसे आप मान्य कर सकें, तो M3 अधिक सुरक्षित डिफ़ॉल्ट है क्योंकि structured outputs और response_format समर्थित हैं, और आप मुक्त टेक्स्ट को पार्स करने और उम्मीद करने के बजाय उस पर भरोसा कर सकते हैं। यदि आप वर्गीकरण, रूटिंग या स्कोरिंग के लिए टोकन स्तर के विश्वास संकेत चाहते हैं, तो M3 पर logprobs और top_logprobs आपको यह देते हैं, और LongCat 2.0 ये प्रदान नहीं करता। LongCat 2.0 सादे टेक्स्ट इन, टेक्स्ट आउट कार्यों के लिए एक उचित विकल्प बना हुआ है जहाँ आपको स्कीमा प्रवर्तन या लॉग प्रायिकताओं की आवश्यकता नहीं है, और जहाँ आप अनुरोध की सतह को सरल रखना पसंद करेंगे। दोनों मॉडल टूल कॉलिंग और reasoning नियंत्रण का समर्थन करते हैं, और गुणात्मक मूल्य निर्धारण तुलना उन्हें इनपुट और आउटपुट दोनों पर लगभग समान कीमत पर रखती है, इसलिए लागत यहाँ निर्णायक कारक नहीं है।
api14 के माध्यम से इनमें से किसी एक को कॉल करना एक ही कोड पथ है। आप अपने OpenAI क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करते हैं, अपनी कुंजी भेजते हैं, और model फ़ील्ड सेट करते हैं। Meituan के मॉडल का उपयोग करने के लिए, model आईडी को "meituan/longcat-2.0" पर सेट करें। MiniMax के मॉडल का उपयोग करने के लिए, इसे "minimax/minimax-m3" पर सेट करें। अनुरोध बॉडी में बाकी सब कुछ OpenAI chat completions के स्वरूप का अनुसरण करता है, इसलिए दोनों के बीच स्विच करना model आईडी में एक पंक्ति का परिवर्तन है, साथ ही वे अतिरिक्त फ़ील्ड जो लक्ष्य मॉडल समर्थित करता है। यदि आप structured_outputs या logprobs पर निर्भर हैं, तो उन्हें अनुरोध में केवल तब रखें जब आप M3 को कॉल कर रहे हों, क्योंकि LongCat 2.0 उन्हें सूचीबद्ध नहीं करता।
एक स्थिति ऐसी है जहाँ LongCat 2.0 अभी भी बेहतर विकल्प है, भले ही M3 अधिक क्षेत्र कवर करता है। यदि आपका कार्य विशुद्ध रूप से टेक्स्ट है और आप अनुरोध फ़ील्ड का सबसे छोटा सेट चाहते हैं जिस पर विचार करना हो, या आप पहले से ही केवल टेक्स्ट वाले अनुबंध पर मानकीकृत हैं और अपने कोड पथ के आसपास कहीं भी छवि या वीडियो हैंडलिंग नहीं चाहते, तो LongCat 2.0 उस अनुबंध को साफ़ रखता है। दोनों लगभग समान कीमत पर हैं, इसलिए आप संकीर्ण मॉडल के लिए अधिक भुगतान नहीं कर रहे हैं, और आप कॉन्टेक्स्ट लंबाई भी नहीं छोड़ रहे हैं।