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Trinity Large Thinking (high) vs Dots 3 Note Preview (medium)

Der Durchschnittsscore ist mit 5.7 vs 5.7 praktisch gleichauf. Dots 3 Note Preview (medium) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.000 vs $0.645. Dots 3 Note Preview (medium) ist schneller mit 70.32s vs 74.52s, mit Erfolgsraten von 42.0% vs 58.0%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-01

Verglichene Modelle

Rang
#253
Gesamte Ausgabe-Token
943,044
Antwortzeit (Durchschnitt)
74.52s
Gesamtkosten
$0.645
Rang
#257
Gesamte Ausgabe-Token
710,627
Antwortzeit (Durchschnitt)
70.32s
Gesamtkosten
$0.000
Empfohlenes Modell Trinity Large Thinking (high)

Es hat die stärkste Punktzahl in diesem Vergleich (5.7) und die beste Gesamtbalance aus Kosten und Antwortzeit über alle 2 Modelle.

Detaillierter Vergleich

Metrik Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking high Veröffentlichung: 2026-07-28 Dots 3 Note Preview Dots 3 Note Preview medium Veröffentlichung: 2026-08-14 Kostenlos verfügbar
Punktzahl 5.7 5.7
Rang #253 #257
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 7.3 6.9
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 42.0% 58.0%
Instabile Tests 8 9
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 11.289 0.000
Gesamtkosten $0.645 $0.000
Eingabepreis $0.250 / 1M $0.000 / 1M
Ausgabepreis $0.800 / 1M $0.000 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 283,116 208,598
Ausgabe-Token 277,920 120,583
Denk-Token 665,124 590,044
Antwortzeit (Durchschnitt) 74.52s 70.32s
Antwortzeit (Maximum) 510.21s 459.19s
Antwortzeit (Gesamt) 1713.90s 1617.43s
Parameter 398B insgesamt (13B aktiv) 280B insgesamt (16B aktiv)
Verfügbarkeit Gewichte verfügbar Open Source

Modell-Generierungs-Showcase

Hamster playing table tennis

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

#253 Trinity Large Thinking

high
Kosten
$0.028
Zeit
130.1s
Token
34,387 tok

#257 Dots 3 Note Preview

medium
Kosten
$0.000
Zeit
585.4s
Token
12,198 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 Thinking 3.7 4.7 33.3% 2 245.04s 7,204 83,616 266,836
Dots 3 Note Preview 4.2 5.1 33.3% 2 309.15s 7,368 29,392 373,137

Schnellvergleich

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