先说结论：截至6月底的LMArena（原LMSYS Chatbot Arena）数据，国内模型中 Qwen 3.7 Max、ERNIE 5.1、GLM-5.1 是最接近 GPT-5.5 的第一梯队，Elo 差距已压缩到 13–30 分之间，进入"同一档位、微弱差距"区间。 你刚问的 LongCat-2.0 因 6 月底才发布且权重尚未开放，目前还未进入 Arena 盲测池。

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国内模型 vs GPT-5.5 的 Arena 位次（2026 年 6 月数据）

模型 厂商 Arena Elo 文本排名 与 GPT-5.5 标准版(≈1488) 差距 与 GPT-5.5-high(≈1506) 差距 核心长板
Qwen 3.7 Max 阿里 1475 #13 −13 −31 Agent 编码、1M 上下文、性价比
ERNIE 5.1 百度 1473 — −15 −33 中文深度、多模态
GLM-5.1 智谱 1471 — −17 −35 编码/SWE-bench、开源可本地部署
DeepSeek V4 Pro DeepSeek 1467 — −21 −39 成本杀手、LiveCodeBench 93.5、开源
Kimi K2.6 Moonshot 1466 — −22 −40 长上下文 Agent、300 并发子代理
Qwen 3.7 Plus 阿里 — 文本#15 / 编码#12 — — 多模态、价格仅为 Max 的 1/6

关键参照：GPT-5.5 标准版在 Arena 的 Elo 约为 1488（独立评测机构 LLMReference 数据），其 high 变体约 1506（Tech Jack 数据）。在 LMArena 的统计规则里，10 分以内属于噪声，10–30 分是可感知但同一梯队的差距，超过 30 分才是可靠的生产级差异。

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梯队解读

第一梯队（与 GPT-5.5 标准版差距 < 20 分）
- Qwen 3.7 Max（1475，差距 13 分）：目前排名最高的国产模型，文本榜 #13，编码榜 #10。在 SWE-bench Pro（60.6%）和 Terminal-Bench 2.0（69.7%）上已能跟 Claude Opus 4.6/GPT-5.5 互有胜负，定价 2.5/7.5 每百万 token，约为 GPT-5.5 的 1/4。
- ERNIE 5.1（1473，差距 15 分）与 GLM-5.1（1471，差距 17 分）：两者在 Arena 上咬得很紧，GLM-5.1 的优势在于开源权重（MIT 协议）和 SWE-bench 表现；ERNIE 5.1 则在中文语境和多模态上更深。

第二梯队（差距 20–30 分，仍属 frontier-adjacent）
- DeepSeek V4 Pro（1467）和 Kimi K2.6（1466）：与 GPT-5.5 标准版差距约 21–22 分，尚未进入"无差别区间"，但在编码和 Agent 场景已是国内主力。DeepSeek 的杀手锏是价格（输入 0.435/百万 token）和开源；Kimi K2.6 的杀手锏是 2M 上下文和 300 并发 Agent Swarm。

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需要注意的三个现实

1. LongCat-2.0 尚未入榜

美团 6 月底刚发布的 LongCat-2.0（1.6T MoE）目前权重仍显示 "coming soon"，未进入 Arena 盲测池，因此暂无 Elo 数据。需等 7 月中下旬第三方独立评测积累足够投票后才能见分晓。

2. MiniMax 3 的"异常高位"待验证

有单一来源（Renovate QR）显示 MiniMax 3 的 Arena Elo 高达 1528（#6），甚至高于 GPT-5.5 标准版。但该数据未被其他独立评测机构复现，且 MiniMax 的海外曝光度较低，可能存在样本偏差或短期波动，建议暂列为"观察对象"而非定论。

3. Arena 排名是动态快照，7 月可能洗牌

Qwen 3.7 Plus（6 月 1 日发布，多模态，价格仅为 Max 的 1/6）已在 Vision Arena 冲到 #16，文本 #15，后续票数继续积累可能继续爬升。Kimi K2.6 的开放权重优势也会持续吸引社区投票。

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一句话总结

如果只看盲测人类偏好（Arena Elo），国内模型里 Qwen 3.7 Max 离 GPT-5.5 最近（仅差 13 分），已处于"同一梯队、微弱差距"的临界线上；ERNIE 5.1 和 GLM-5.1 紧随其后。DeepSeek 和 Kimi 在绝对 Elo 上差半档，但在编码/Agent 专项和成本上反而更具生产价值。 LongCat-2.0 入榜后是否改变这个格局，要到 7 月中下旬才能验证。