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Trinity Large Thinking (high) vs Ling-2.6-flash

Ling-2.6-flash führt beim Durchschnittsscore mit 4.9 vs 4.8. Ling-2.6-flash hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.002 vs $0.592. Ling-2.6-flash ist schneller mit 10.71s vs 75.86s, mit Erfolgsraten von 39.4% vs 30.3%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#288
Gesamte Ausgabe-Token
932,619
Antwortzeit (Durchschnitt)
75.86s
Gesamtkosten
$0.592
Rang
#282
Gesamte Ausgabe-Token
14,903
Antwortzeit (Durchschnitt)
10.71s
Gesamtkosten
$0.002
Empfohlenes Modell Ling-2.6-flash

Es hat hier die beste Punktzahl (4.9) und kostet etwa 371.7x weniger als Trinity Large Thinking (high).

Detaillierter Vergleich

Metrik Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking high Veröffentlichung: 2026-07-28 Ling-2.6-flash Ling-2.6-flash none Veröffentlichung: 2026-04-21
Punktzahl 4.8 4.9
Rang #288 #282
Zuverlässigkeit 10.0 9.6
Konsistenz 7.2 9.3
Versuche 66/66 66/66
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 39.4% 30.3%
Instabile Tests 8 2
Gesamtläufe 66 66
Kosten pro Ergebnis 12.473 0.024
Gesamtkosten $0.592 $0.002
Eingabepreis $0.250 / 1M $0.010 / 1M
Ausgabepreis $0.800 / 1M $0.030 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 101,776 114,384
Ausgabe-Token 276,367 14,903
Denk-Token 656,252 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 75.86s 10.71s
Antwortzeit (Maximum) 510.21s 36.03s
Antwortzeit (Gesamt) 1668.93s 214.28s
Parameter 398B insgesamt (13B aktiv) 104B insgesamt (7.4B 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.

#288 Trinity Large Thinking

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

#282 Ling-2.6-flash

none
Ling-2.6-flash is no longer available as a free model. It has transitioned to a paid model. Continue using it here: https://openrouter.ai/inclusionai/ling-2.6-flash
Kosten
$0.000
Zeit
0.0s
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 Thinking 3.7 4.7 33.3% 2 245.04s 7,204 83,616 266,836
Ling-2.6-flash 5.3 10.0 33.3% 0 11.21s 813 381 0

Schnellvergleich

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