#202 Trinity Large Thinking
high- Kosten
- $0.028
- Zeit
- 130.1s
- Token
- 34,387 tok
Arcee AI
Veröffentlichung: 2026-07-28
Getestet am: 2026-07-28 10:47
arcee-ai/trinity-large-thinking::high
398B insgesamt (13B aktiv)MoEGewichte verfügbar
Zusammenfassung
Trinity Large Thinking erreicht 4.8 bei AI BENCHY und liegt auf #202. Das Modell hat 9.9 Zuverlässigkeit, 39.4% Erfolgsrate, $0.632 Gesamtkosten und 77.22s durchschnittliche Antwortzeit.
Was Trinity Large Thinking besonders macht: Es nutzt ungewöhnlich viele Reasoning-Tokens, was langsamere oder teurere Läufe erklären kann.
Modelldaten
Recherchiert am 2026-08-12
- Parameter
- 398B insgesamt (13B aktiv)
- Architektur
- MoE
- Verfügbarkeit
- Gewichte verfügbar
- Lizenz
- OpenMDW
4.8
Konsistenz
7.2
Gesamte Ausgabe-Token
953,758
Gesamte Eingabe-Token
101,767
Eingabepreis
$0.220 / 1M
Ausgabepreis
$0.850 / 1M
Preis für Cache-Lesen
k. A.
Preis für Cache-Schreiben
k. A.
Cache-Preise gelten für Eingabetokens. Lesen nutzt gespeicherte Prompts erneut; Schreiben speichert sie und kann mehr kosten. Für Ausgabetokens gilt der Ausgabepreis.
Instabile Tests
8
Instabile Tests hatten gemischte Ergebnisse über Läufe hinweg (mindestens ein Erfolg und ein Fehlschlag).
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
Testverlauf
| Getestet am | Punktzahl | Zuverlässigkeit | Korrekte Tests | Gesamtkosten | Vergleichen |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-08-14 04:07 Erneuter Test | 4.8 | 10.0 | $0.624 | Vergleichen | |
| 2026-07-28 10:47 Erster Lauf | 4.8 | 9.9 | $0.632 | Aktueller Lauf |
Laufvergleich
| Lauf | Benchmark-Abdeckung | Punktzahl | Konsistenz | Zuverlässigkeit | Korrekte Tests | Instabile Tests | Gesamte Ausgabe-Token | Gesamte Eingabe-Token | Gesamtkosten | Antwortzeit (Durchschnitt) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026-07-28 10:47 · Erster Lauf | 66/66 Versuche | 4.8 | 7.2 | 9.9 | 5/22 | 8 | 953,758 | 101,767 | $0.632 | 77.22s |
| 2026-08-14 04:07 · Erneuter Test | 66/66 Versuche | 4.8 | 7.2 | 10.0 | 5/22 | 8 | 932,619 | 101,776 | $0.624 | 75.86s |
| Differenz | — | 0.0 | 0.0 | -0.1 | 0 | 0 | +21139 | -9 | +$0.009 | +1362ms |
Diese beiden Läufe nutzten unterschiedliche Benchmark-Suiten, daher spiegeln die Deltas sowohl Modell- als auch Suite-Änderungen wider.
Preisverlauf
Historische Preisdaten für dieses Modell von OpenRouter.
| Datum | Eingabepreis | Ausgabepreis | Preis für Cache-Lesen | Preis für Cache-Schreiben |
|---|---|---|---|---|
| 2026-07-28 10:55 | $0.220 / 1M | $0.850 / 1M | k. A. | k. A. |
Diagramme
Wähle zuerst das erste Modell und klicke dann ein zweites Modell, um eine Seite im direkten Vergleich zu öffnen.
Top-Modelle nach Score
Punktzahl vs Gesamtkosten
Antwortzeit (Durchschnitt)
Punktzahl vs Antwortzeit (Durchschnitt)
Gesamte Ausgabe-Token
Punktzahl vs Gesamte Ausgabe-Token
Schnellvergleich
Trinity Large ThinkinghighvsRing 2.6 1tmediumTrinity Large ThinkinghighvsGPT-5 NanomediumTrinity Large ThinkinghighvsLing 3.0 FlashhighTrinity Large ThinkinghighvsGPT-5.4 MininoneTrinity Large ThinkinghighvsDeepSeek V4.1 FlashnoneTrinity Large ThinkinghighvsMistral Large 4noneTrinity Large ThinkinghighvsGPT-5.6 TerranoneTrinity Large ThinkinghighvsSeed 2.1 TurbononeTrinity Large ThinkinghighvsDeepSeek V4.1 Flash 1017noneTrinity Large ThinkinghighvsDots 3 Note PreviewmediumKostenlos verfügbar
Kategorieaufschlüsselung
| Kategorie | Punktzahl | Konsistenz | Korrekte Tests |
|---|---|---|---|
| Anti-KI-Tricks | 6.7 | 8.1 | |
| Programmierung | 3.7 | 4.7 | |
| Kombiniert | 3.0 | 10.0 | |
| Datenanalyse und -extraktion | 6.3 | 5.8 | |
| Domänenspezifisch | 2.9 | 7.2 | |
| Allgemeine Intelligenz | 6.5 | 3.4 | |
| Befolgung von Anweisungen | 6.3 | 10.0 | |
| Rätsellösen | 4.7 | 5.2 | |
| Werkzeugaufrufe | 10.0 | 10.0 | |
| Allgemeinwissen | 3.0 | 10.0 |