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Trinity Large Thinking (high) vs MiniMax M2.5 (medium)

Trinity Large Thinking (high) führt beim Durchschnittsscore mit 4.8 vs 4.6. MiniMax M2.5 (medium) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.363 vs $0.592. MiniMax M2.5 (medium) ist schneller mit 69.08s vs 75.86s, mit Erfolgsraten von 39.4% vs 43.9%.

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
#300
Gesamte Ausgabe-Token
272,229
Antwortzeit (Durchschnitt)
69.08s
Gesamtkosten
$0.363
Empfohlenes Modell MiniMax M2.5 (medium)

Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (4.6 vs 4.8) und es kostet etwa 1.6x weniger als Trinity Large Thinking (high).

Detaillierter Vergleich

Metrik Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking high Veröffentlichung: 2026-07-28 MiniMax M2.5 MiniMax M2.5 medium Veröffentlichung: 2026-02-12
Punktzahl 4.8 4.6
Rang #288 #300
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 7.2 6.6
Versuche 66/66 66/66
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 39.4% 43.9%
Instabile Tests 8 9
Gesamtläufe 66 66
Kosten pro Ergebnis 12.473 6.463
Gesamtkosten $0.592 $0.363
Eingabepreis $0.250 / 1M $0.300 / 1M
Ausgabepreis $0.800 / 1M $1.200 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 101,776 142,621
Ausgabe-Token 276,367 20,409
Denk-Token 656,252 251,820
Antwortzeit (Durchschnitt) 75.86s 69.08s
Antwortzeit (Maximum) 510.21s 251.36s
Antwortzeit (Gesamt) 1668.93s 1036.24s
Parameter 398B insgesamt (13B aktiv) 230B insgesamt (10B aktiv)
Verfügbarkeit Gewichte verfügbar Gewichte verfügbar

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

#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 Thinking 3.7 4.7 33.3% 2 245.04s 7,204 83,616 266,836
MiniMax M2.5 3.4 9.1 0.0% 0 188.58s 6,076 357 106,177

Schnellvergleich

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