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#310

Trinity Large Thinking

Arcee AI Sortie: 2026-07-28 Testé le: 2026-10-01 03:58 arcee-ai/trinity-large-thinking::high
398B au total (13B actifs)MoEPoids disponibles
(high) (medium) (low)

Résumé

Trinity Large Thinking obtient 5.7 sur AI BENCHY et se classe #310. Il affiche une fiabilité de 10.0, un taux de réussite de 42.0%, un coût total de $0.794 et un temps de réponse moyen de 74.52s.

Ce qui rend Trinity Large Thinking unique : Il se distingue surtout en Tâches agentiques, où il se classe #1, tandis que Programmation est son point le plus faible avec #17. Il utilise beaucoup plus de tokens de raisonnement que la moyenne, ce qui peut expliquer des runs plus lents ou plus coûteux.

Données du modèle

Date de recherche : 2026-08-12

Déclaré
Paramètres
398B au total (13B actifs)
Architecture
MoE
Disponibilité
Poids disponibles
Licence
OpenMDW
Source des paramètres Source de disponibilité

Score

5.7

Cohérence

7.3

Fiabilité

10.0

Coût total (prix actuel)

$0.794 ↑ +17.2%

Testé à: $0.678

Total des jetons de sortie

717,762

Total des jetons d'entrée

283,116

Prix d'entrée

$0.250 / 1M

Prix de sortie

$0.800 / 1M

Prix de lecture du cache

$0.060 / 1M

Prix d’écriture du cache

N/D

Les prix du cache concernent les tokens d’entrée. La lecture réutilise les prompts en cache ; l’écriture les stocke et peut coûter plus cher. Les tokens de sortie utilisent le prix de sortie.

Tests corrects

Tests incorrects: 17

Taux de réussite par tentative: 42.0%

Tests instables

8

Les tests instables ont eu des résultats mixtes entre exécutions (au moins une réussite et un échec).

Temps de réponse (moy.)

74.52s

Temps de réponse (max): 510.21s

Temps de réponse (total): 1713.90s

Mauvaise réponse: 10 N'a pas suivi les instructions: 4 Appel d'outil invalide: 2 Aucune réponse: 1

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#310 Trinity Large Thinking

high
Coût
$0.028
Temps
130.1s
Tokens
34,387 tok

Historique des runs

Testé le Score Fiabilité Tests corrects Coût total Comparer
2026-10-01 03:58 Nouveau test 5.7 10.0 $0.794 ↑ Exécution actuelle
2026-07-28 10:47 Premier run 4.8 9.9 $0.632 Comparer

Ce run a utilisé une suite de benchmark différente. Gardez ce changement de suite à l'esprit lorsque vous lisez l'historique.

Historique des prix

Données historiques de tarification pour ce modèle provenant d'OpenRouter.

Date Prix d'entrée Prix de sortie Prix de lecture du cache Prix d’écriture du cache
2026-08-14 12:51 $0.220 / 1M $0.850 / 1M N/D N/D
2026-10-01 18:33 $0.250 / 1M $0.800 / 1M $0.060 / 1M N/D

Graphiques

Choisissez d'abord le premier modèle, puis cliquez sur un second modèle pour ouvrir une page côte à côte.

Total des jetons de sortie

Score vs Total des jetons de sortie

Comparaison rapide

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 PreviewmediumDisponible gratuitement

Répartition par catégorie

Catégorie Score Cohérence Tests corrects
Tâches agentiques 10.0 10.0
Astuces anti-IA 6.7 8.1
Programmation 3.7 4.7
Combiné 3.0 10.0
Analyse et extraction des données 6.3 5.8
Spécifique au domaine 2.9 7.2
Intelligence générale 6.5 3.4
Suivi des instructions 6.3 10.0
Résolution d'énigmes 4.7 5.2
Appel d'outils 10.0 10.0
Culture générale 3.0 10.0

Modèles comparés