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Trinity Large Thinking (high) vs Hy4 (high)

Hy4 (high) führt beim Durchschnittsscore mit 5.8 vs 5.7. Trinity Large Thinking (high) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.794 vs $3.055. Trinity Large Thinking (high) ist schneller mit 74.52s vs 219.63s, mit Erfolgsraten von 42.0% vs 56.5%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-11-10

Verglichene Modelle

Rang
#332
Gesamte Ausgabe-Token
717,762
Antwortzeit (Durchschnitt)
74.52s
Gesamtkosten
$0.794
Rang
#327
Gesamte Ausgabe-Token
2,328,895
Antwortzeit (Durchschnitt)
219.63s
Gesamtkosten
$3.055
Empfohlenes Modell Trinity Large Thinking (high)

Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (5.7 vs 5.8) und es kostet etwa 3.8x weniger als Hy4 (high).

Detaillierter Vergleich

Metrik Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking high Veröffentlichung: 2026-07-28 Hy4 Hy4 high Veröffentlichung: 2026-11-04
Punktzahl 5.7 5.8
Rang #332 #327
Zuverlässigkeit 10.0 9.7
Konsistenz 7.3 8.2
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 42.0% 56.5%
Instabile Tests 8 5
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 11.289 30.547
Gesamtkosten $0.794 $3.055
Eingabepreis $0.250 / 1M $0.417 / 1M
Ausgabepreis $0.800 / 1M $1.251 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.060 / 1M $0.021 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 283,116 341,340
Ausgabe-Token 277,920 5,382
Denk-Token 665,124 2,323,513
Antwortzeit (Durchschnitt) 74.52s 219.63s
Antwortzeit (Maximum) 510.21s 540.04s
Antwortzeit (Gesamt) 1713.90s 5051.38s
Parameter 398B insgesamt (13B aktiv) ~770B insgesamt (~49B aktiv)
Verfügbarkeit Gewichte verfügbar Geschlossen

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.

#332 Trinity Large Thinking

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

#327 Hy4

high
Kosten
$0.030
Zeit
162.4s
Token
23,596 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
Hy4 7.5 10.0 66.7% 0 237.29s 7,527 30 316,572

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