Meituan: LongCat 2.0 Meituan का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-07-20 को जारी किया गया था। Perceptron: Perceptron Mk1 Perceptron का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-05-12 को जारी किया गया था। दोनों को api14 पर चैट मॉडल के रूप में टेक्स्ट आउटपुट के साथ परोसा जाता है, इसलिए सतही स्तर पर वे एक दूसरे के स्थान पर उपयोग किए जा सकते हैं, लेकिन यह कि प्रत्येक क्या स्वीकार करता है और वह एक बार में कितना रख सकता है, विवरण उन्हें अलग नौकरियों की ओर धकेलते हैं।
सबसे स्पष्ट विभाजन संदर्भ और इनपुट प्रकार हैं। LongCat 2.0 केवल टेक्स्ट स्वीकार करता है और 1,048,756 टोकन का संदर्भ विंडो रखता है, जो Perceptron Mk1 द्वारा समर्थित 32,768 टोकन से बहुत बड़ा है। इसके बदले में, Perceptron Mk1 टेक्स्ट के साथ छवियों और वीडियो को स्वीकार करता है, इसलिए यह दृश्य इनपुट देख सकता है जबकि LongCat 2.0 ऐसा नहीं कर सकता। टूलिंग के मामले में, LongCat 2.0 वह है जो tool_choice और tools के माध्यम से टूल कॉलिंग को उजागर करता है, जबकि Perceptron Mk1 वह है जो संरचित आउटपुट को उजागर करता है। दोनों तर्क (reasoning) और include_reasoning सूचीबद्ध करते हैं, इसलिए उनमें से किसी के पास उस क्षेत्र में कोई सार्थक बढ़त नहीं है। LongCat 2.0 समग्र रूप से व्यापक पैरामीटर सेट भी प्रदर्शित करता है, जिसमें logit_bias, min_p, repetition_penalty, seed और stop शामिल हैं, जबकि Perceptron Mk1 एक छोटा सेट रखता है। कीमत के मामले में, Perceptron Mk1 इनपुट के लिए सस्ता विकल्प है, और LongCat 2.0 आउटपुट के लिए सस्ता विकल्प है, इसलिए लागत का चित्र इस बात पर निर्भर करता है कि आप कितना भेजते हैं बनाम आप कितना उत्पन्न करते हैं।
व्यावहारिक काम के लिए, जब काम टेक्स्ट इन और टेक्स्ट आउट हो और सामग्री बड़ी हो, तो LongCat 2.0 का उपयोग करें: लंबे दस्तावेज़, बड़े कोडबेस, विस्तृत प्रतिलेख, या कुछ भी जहाँ आपको अन्यथा टुकड़ों में विभाजित करना और जोड़ना पड़े। यह तब भी चुना जाता है जब आपको मॉडल को टूल कॉल करने की आवश्यकता होती है, क्योंकि इसकी पैरामीटर सूची वहीं आगे जाती है। Perceptron Mk1 का उपयोग तब करें जब इनपुट पूरी तरह से टेक्स्ट न हो, जैसे स्क्रीनशॉट, आरेख, तस्वीरें या छोटे वीडियो क्लिप जिन्हें वर्णित, संक्षेपित या तर्क दिया जाना हो, और जब आप चाहते हैं कि उत्तर एक सख्त संरचित आकार में वापस आए। इसका छोटा संदर्भ आपको उन अनुरोधों को संक्षिप्त रखने चाहिए, और इसकी सस्ती इनपुट मूल्य निर्धारण उन कार्यभार के लिए उपयुक्त है जो वापस आने वाली चीज़ की तुलना में बहुत अधिक सामग्री को धकेलते हैं।
api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक जैसा काम करता है, क्योंकि API OpenAI संगत है। आप अपने क्लाइंट को api14 बेस URL पर निर्देशित करते हैं, अपनी कुंजी भेजते हैं, और चैट कंप्लीशन आकार का उपयोग करते हैं जिसका आप पहले उपयोग करते हैं। दोनों के बीच एकमात्र चीज जो बदलती है वह मॉडल आईडी है: LongCat 2.0 के लिए "meituan/longcat-2.0" और Perceptron Mk1 के लिए "perceptron/perceptron-mk1" का उपयोग करें। बाकी सब कुछ, संदेश सरणी, स्ट्रीमिंग फ्लैग और प्रतिक्रिया पार्सिंग, वैसा ही रहता है, इसलिए आप एक स्ट्रिंग को संपादित करके या एक कॉन्फ़िगरेशन मान पर रूट करके मॉडल बदल सकते हैं।
ऐसी स्थितियाँ हैं जहाँ अन्य मॉडल अभी भी बेहतर विकल्प हैं। यदि आपका कार्य केवल टेक्स्ट है लेकिन आप संरचित आउटपुट चाहते हैं, तो Perceptron Mk1 वह है जो उनका समर्थन करता है, इसलिए यह छोटे विंडो के बावजूद सही कॉल हो सकता है। यदि आपके कार्य में चित्र या वीडियो शामिल हैं, तो LongCat 2.0 उन्हें बिल्कुल नहीं ले सकता है, इसलिए Perceptron Mk1 दोनों में एकमात्र विकल्प है। और यदि आउटपुट की मात्रा आपके उपयोग पर हावी है, तो LongCat 2.0 आउटपुट के लिए सस्ता पक्ष है, जो जनरेशन भारी नौकरियों पर इनपुट मूल्य निर्धारण की तुलना में अधिक मायने रख सकता है।