Meituan: LongCat 2.0 är en textmodell från Meituan, släppt den 20 juli 2026. MiniMax: MiniMax M3 kommer från MiniMax och anlände tidigare, den 31 maj 2026. Båda finns listade på api14 under kategorin text, och båda serveras via samma OpenAI-kompatibla gränssnitt, så valet mellan dem handlar mest om vad du behöver skicka in och vad du behöver få tillbaka, inte om hur du integrerar.
Den tydligaste uppdelningen är i indatamodaliteter. LongCat 2.0 tar endast emot text och returnerar text. MiniMax M3 tar emot text, bilder och video som indata, och returnerar text. Om din prompt innehåller en skärmbild, en skannad sida, ett diagram eller ett videoklipp är M3 den som kan ta det direkt, medan LongCat 2.0 skulle kräva att du först konverterar innehållet till text. Kontextfönstren är i praktiken lika stora, båda lite över en miljon tokens, så ingen av modellerna ger dig en betydande fördel när det gäller hur mycket du kan få plats med i en enskild begäran. När det gäller parametrar överlappar de två kraftigt, med temperature, top_p, top_k, min_p, penalties, seed, stop, tools, tool_choice och reasoning-kontroller tillgängliga på båda. M3 lägger till logprobs, top_logprobs, response_format och structured_outputs, vilket LongCat 2.0 inte listar.
För dagligt arbete, välj baserat på formen på indata och formen på utdata du behöver. Om du bygger en pipeline som måste returnera strikt JSON eller ett annat schema du kan validera, är M3 ett säkrare standardval eftersom structured outputs och response_format stöds, och du kan luta dig mot det istället för att tolka fri text och hoppas. Om du vill ha konfidenssignaler på tokennivå för klassificering, routning eller poängsättning, ger logprobs och top_logprobs på M3 dig det, och LongCat 2.0 erbjuder dem inte. LongCat 2.0 förblir ett rimligt val för uppgifter med vanlig text in, text ut där du inte behöver schemaframtvingande eller log-sannolikheter, och där du hellre vill hålla begäransytan enkel. Båda modellerna stöder tool calling och reasoning-kontroller, och den kvalitativa prisjämförelsen placerar dem på ungefär samma pris både för indata och utdata, så kostnaden är inte den avgörande faktorn här.
Att anropa endera via api14 är samma kodväg. Du pekar din OpenAI-klient mot api14:s bas-URL, skickar din nyckel och anger fältet model. För att använda Meituans modell, ange model-id:t till "meituan/longcat-2.0". För att använda MiniMax modell, ange det till "minimax/minimax-m3". Allt annat i begärans body följer OpenAI chat completions-formen, så att byta mellan de två är en enradsändring i model-id:t, plus eventuella extra fält som målmodellen stöder. Om du förlitar dig på structured_outputs eller logprobs, behåll dem i begäran endast när du anropar M3, eftersom LongCat 2.0 inte listar dem.
Det finns ett fall där LongCat 2.0 fortfarande är det bättre valet även om M3 täcker mer mark. Om din uppgift är helt och hållet text och du vill ha den minsta uppsättningen begäransfält att resonera kring, eller om du redan har standardiserat på ett kontrakt som endast gäller text och inte vill ha bild- eller videohantering någonstans nära din kodväg, håller LongCat 2.0 det kontraktet rent. De två har ungefär samma pris, så du betalar inte ett premium för den smalare modellen, och du ger inte upp kontextlängd heller.