#288 Trinity Large Thinking
high- Coût
- $0.028
- Temps
- 130.1s
- Tokens
- 34,387 tok
Arcee AI
Sortie: 2026-07-28
Testé le: 2026-08-14 04:07
arcee-ai/trinity-large-thinking::high
398B au total (13B actifs)MoEPoids disponibles
Résumé
Trinity Large Thinking obtient 4.8 sur AI BENCHY et se classe #288. Il affiche une fiabilité de 10.0, un taux de réussite de 39.4%, un coût total de $0.592 et un temps de réponse moyen de 75.86s.
Ce qui rend Trinity Large Thinking unique : Il se distingue surtout en Intelligence générale, où il se classe #1, tandis que Spécifique au domaine est son point le plus faible avec #10. 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
- Paramètres
- 398B au total (13B actifs)
- Architecture
- MoE
- Disponibilité
- Poids disponibles
- Licence
- OpenMDW
4.8
Cohérence
7.2
10.0
Total des jetons de sortie
932,619
Total des jetons d'entrée
101,776
Prix d'entrée
$0.250 / 1M
Prix de sortie
$0.800 / 1M
Tests instables
8
Les tests instables ont eu des résultats mixtes entre exécutions (au moins une réussite et un échec).
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
Historique des runs
| Testé le | Score | Fiabilité | Tests corrects | Coût total | Comparer |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-08-14 04:07 Nouveau test | 4.8 | 10.0 | $0.592 ↓ | 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.
Comparaison de runs
| Run | Couverture du benchmark | Score | Cohérence | Fiabilité | Tests corrects | Tests instables | Total des jetons de sortie | Total des jetons d'entrée | Coût total | Temps de réponse (moy.) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026-08-14 04:07 · Exécution actuelle | 66/66 tentatives | 4.8 | 7.2 | 10.0 | 5/22 | 8 | 932,619 | 101,776 | $0.592 | 75.86s |
| 2026-07-28 10:47 · Premier run | 66/66 tentatives | 4.8 | 7.2 | 9.9 | 5/22 | 8 | 953,758 | 101,767 | $0.632 | 77.22s |
| Différence | — | 0.0 | 0.0 | +0.1 | 0 | 0 | -21139 | +9 | -$0.041 | -1362ms |
Ces deux runs ont utilisé des suites de benchmark différentes, donc les écarts reflètent à la fois les changements du modèle et ceux de la suite.
Historique des prix
Données historiques de tarification pour ce modèle provenant d'OpenRouter.
| Date | Prix d'entrée | Prix de sortie |
|---|---|---|
| 2026-08-14 12:51 | $0.220 / 1M | $0.850 / 1M |
| 2026-09-02 00:25 | $0.250 / 1M | $0.800 / 1M |
Graphiques
Choisissez d'abord le premier modèle, puis cliquez sur un second modèle pour ouvrir une page côte à côte.
Meilleurs modèles par score
Score vs Coût total
Temps de réponse (moy.)
Score vs Temps de réponse (moy.)
Total des jetons de sortie
Score vs Total des jetons de sortie
Comparaison rapide
Trinity Large ThinkinghighvsGPT-5.4 NanononeTrinity Large ThinkinghighvsKAT-Coder-Air V2.5noneTrinity Large ThinkinghighvsNemotron 3.5 LightninglowDisponible gratuitementTrinity Large ThinkinghighvsGLM 4.7 FlashnoneTrinity Large ThinkinghighvsRing-2.6-1TnoneTrinity Large ThinkinghighvsTrinity Large PreviewnoneTrinity Large ThinkinghighvsHy4 previewnoneTrinity Large ThinkinghighvsCobuddymediumTrinity Large ThinkinghighvsNemotron 3 SupernoneDisponible gratuitementTrinity Large ThinkinghighvsMercury 2none
Répartition par catégorie
| Catégorie | Score | Cohérence | Tests corrects |
|---|---|---|---|
| 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 |