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Trinity Large Thinking (high) vs Ling 3.0 Flash (high)

Der Durchschnittsscore ist mit 5.7 vs 5.8 praktisch gleichauf. Ling 3.0 Flash (high) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.021 vs $0.794. Ling 3.0 Flash (high) ist schneller mit 13.08s vs 74.52s, mit Erfolgsraten von 42.0% vs 60.9%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-24

Verglichene Modelle

Rang
#304
Gesamte Ausgabe-Token
717,762
Antwortzeit (Durchschnitt)
74.52s
Gesamtkosten
$0.794
Rang
#302
Gesamte Ausgabe-Token
275,014
Antwortzeit (Durchschnitt)
13.08s
Gesamtkosten
$0.021
Empfohlenes Modell Ling 3.0 Flash (high)

Es hat hier die beste Punktzahl (5.8) und kostet etwa 39.5x weniger als Trinity Large Thinking (high).

Detaillierter Vergleich

Metrik Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking high Veröffentlichung: 2026-07-28 Ling 3.0 Flash Ling 3.0 Flash high Veröffentlichung: 2026-07-24
Punktzahl 5.7 5.8
Rang #304 #302
Zuverlässigkeit 10.0 9.8
Konsistenz 7.3 8.6
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 42.0% 60.9%
Instabile Tests 8 4
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 11.289 0.000
Gesamtkosten $0.794 $0.021
Eingabepreis $0.250 / 1M $0.021 / 1M
Ausgabepreis $0.800 / 1M $0.063 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.060 / 1M $0.005 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 283,116 132,044
Ausgabe-Token 277,920 92,135
Denk-Token 665,124 207,321
Antwortzeit (Durchschnitt) 74.52s 13.08s
Antwortzeit (Maximum) 510.21s 75.27s
Antwortzeit (Gesamt) 1713.90s 287.79s
Parameter 398B insgesamt (13B aktiv) 124B insgesamt (5.1B aktiv)
Verfügbarkeit Gewichte verfügbar Open Source

Cache-Preise gelten für Eingabetokens. Lesen nutzt gespeicherte Prompts erneut; Schreiben speichert sie und kann mehr kosten. Für Ausgabetokens gilt der Ausgabepreis.

Modell-Generierungs-Showcase

Hamster playing table tennis

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

#304 Trinity Large Thinking

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

#302 Ling 3.0 Flash

high
Kosten
$0.000
Zeit
30.7s
Token
10,576 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 3.0 Flash 6.7 5.0 66.7% 2 14.85s 8,298 15,602 32,152

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