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Trinity Large Thinking (high) vs GLM 5

Trinity Large Thinking (high) führt beim Durchschnittsscore mit 5.7 vs 5.6. GLM 5 hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.140 vs $0.794. GLM 5 ist schneller mit 8.74s vs 74.52s, mit Erfolgsraten von 42.0% vs 40.6%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-01

Verglichene Modelle

Rang
#253
Gesamte Ausgabe-Token
943,044
Antwortzeit (Durchschnitt)
74.52s
Gesamtkosten
$0.794
Rang
#262
Gesamte Ausgabe-Token
5,577
Antwortzeit (Durchschnitt)
8.74s
Gesamtkosten
$0.140
Empfohlenes Modell GLM 5

Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (5.6 vs 5.7) und es kostet etwa 5.7x weniger als Trinity Large Thinking (high).

Detaillierter Vergleich

Metrik Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking high Veröffentlichung: 2026-07-28 GLM 5 GLM 5 none Veröffentlichung: 2026-02-12
Punktzahl 5.7 5.6
Rang #253 #262
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 7.3 9.3
Versuche 69/69 66/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 42.0% 40.6%
Instabile Tests 8 1
Gesamtläufe 69 66
Kosten pro Ergebnis 11.289 1.363
Gesamtkosten $0.794 $0.140
Eingabepreis $0.250 / 1M $0.600 / 1M
Ausgabepreis $0.800 / 1M $1.920 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.060 / 1M $0.120 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 283,116 190,675
Ausgabe-Token 277,920 5,577
Denk-Token 665,124 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 74.52s 8.74s
Antwortzeit (Maximum) 510.21s 74.80s
Antwortzeit (Gesamt) 1713.90s 131.17s
Parameter 398B insgesamt (13B aktiv) 744B insgesamt (40B 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.

#253 Trinity Large Thinking

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

#262 GLM 5

none
Kosten
$0.007
Zeit
32.1s
Token
2,023 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
GLM 5 4.0 7.8 11.1% 1 5.12s 7,256 428 0

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