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Trinity Large Preview vs MiniMax M2.5 (medium)

Trinity Large Preview führt beim Durchschnittsscore mit 4.8 vs 4.6. Trinity Large Preview hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.008 vs $0.363. Trinity Large Preview ist schneller mit 2.98s vs 69.08s, mit Erfolgsraten von 21.2% vs 43.9%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-09-10

Verglichene Modelle

Rang
#292
Gesamte Ausgabe-Token
2,169
Antwortzeit (Durchschnitt)
2.98s
Gesamtkosten
$0.008
Rang
#300
Gesamte Ausgabe-Token
272,229
Antwortzeit (Durchschnitt)
69.08s
Gesamtkosten
$0.363
Empfohlenes Modell Trinity Large Preview

Es hat hier die beste Punktzahl (4.8) und kostet etwa 46.8x weniger als MiniMax M2.5 (medium).

Detaillierter Vergleich

Metrik Trinity Large Preview Trinity Large Preview none Veröffentlichung: 2026-01-27 MiniMax M2.5 MiniMax M2.5 medium Veröffentlichung: 2026-02-12
Punktzahl 4.8 4.6
Rang #292 #300
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 8.9 6.6
Versuche 63/66 66/66
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 21.2% 43.9%
Instabile Tests 2 9
Gesamtläufe 63 66
Kosten pro Ergebnis 0.017 6.463
Gesamtkosten $0.008 $0.363
Eingabepreis $0.243 / 1M $0.300 / 1M
Ausgabepreis $0.243 / 1M $1.200 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 29,828 142,621
Ausgabe-Token 2,169 20,409
Denk-Token 0 251,820
Antwortzeit (Durchschnitt) 2.98s 69.08s
Antwortzeit (Maximum) 14.34s 251.36s
Antwortzeit (Gesamt) 56.57s 1036.24s
Parameter 398B insgesamt (13B aktiv) 230B insgesamt (10B aktiv)
Verfügbarkeit Open Source Gewichte verfügbar

Modell-Generierungs-Showcase

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#292 Trinity Large Preview

none
No endpoints found for arcee-ai/trinity-large-preview:free.
Kosten
$0.000
Zeit
0.0s
Token
0 tok

#300 MiniMax M2.5

medium
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
Kosten
$0.000
Zeit
300.0s
Token
0 tok

Top-Modelle nach Score

Score vs. Gesamtkosten

Antwortzeit (Durchschnitt)

Punktzahl vs Antwortzeit (Durchschnitt)

Gesamte Ausgabe-Token

Punktzahl vs Gesamte Ausgabe-Token

Kategorieaufschlüsselung

Programmierung Punktzahl Konsistenz Erfolgsquote pro Versuch Instabile Tests Korrekte Tests Antwortzeit (Durchschnitt) Eingabe-Token Ausgabe-Token Denk-Token
Trinity Large Preview 3.7 7.7 11.1% 1 14.34s 738 397 0
MiniMax M2.5 3.4 9.1 0.0% 0 188.58s 6,076 357 106,177

Schnellvergleich

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