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Trinity Large Thinking (high) vs Qwen3.8 Flash Next

Qwen3.8 Flash Next führt beim Durchschnittsscore mit 5.8 vs 5.7. Qwen3.8 Flash Next hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit ~$0.011 vs $0.794. Qwen3.8 Flash Next ist schneller mit 5.71s vs 74.52s, mit Erfolgsraten von 42.0% vs 43.5%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-05

Verglichene Modelle

Rang
#263
Gesamte Ausgabe-Token
943,044
Antwortzeit (Durchschnitt)
74.52s
Gesamtkosten
$0.794
Rang
#258
Gesamte Ausgabe-Token
9,077
Antwortzeit (Durchschnitt)
5.71s
Gesamtkosten
~$0.011
Empfohlenes Modell Qwen3.8 Flash Next

Es hat hier die beste Punktzahl (5.8) und kostet etwa 73.3x weniger als Trinity Large Thinking (high).

Detaillierter Vergleich

Metrik Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking high Veröffentlichung: 2026-07-28 Qwen3.8 Flash Next Qwen3.8 Flash Next none Veröffentlichung: 2026-10-04
Punktzahl 5.7 5.8
Rang #263 #258
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 7.3 9.0
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 42.0% 43.5%
Instabile Tests 8 3
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 11.289 ~0.136
Gesamtkosten $0.794 ~$0.011
Eingabepreis $0.250 / 1M k. A.
Ausgabepreis $0.800 / 1M k. A.
Preis für Cache-Lesen $0.060 / 1M k. A.
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 283,116 266,004
Ausgabe-Token 277,920 9,077
Denk-Token 665,124 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 74.52s 5.71s
Antwortzeit (Maximum) 510.21s 65.25s
Antwortzeit (Gesamt) 1713.90s 131.36s
Parameter 398B insgesamt (13B aktiv) 180B insgesamt (6B aktiv)
Verfügbarkeit Gewichte verfügbar Gewichte verfügbar

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.

#263 Trinity Large Thinking

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

#258 Qwen3.8 Flash Next

none
Kosten
~$0.001
Zeit
27.5s
Token
2,983 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
Qwen3.8 Flash Next 5.5 10.0 33.3% 0 1.64s 7,911 669 0

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