#208 Trinity Large Thinking
low- Coût
- $0.021
- Temps
- 173.2s
- Tokens
- 24,586 tok
Arcee AI
Sortie: 2026-07-28
Testé le: 2026-08-14 04:04
arcee-ai/trinity-large-thinking::low
398B au total (13B actifs)MoEPoids disponibles
Résumé
Trinity Large Thinking obtient 6.0 sur AI BENCHY et se classe #208. Il affiche une fiabilité de 10.0, un taux de réussite de 47.0%, un coût total de $0.625 et un temps de réponse moyen de 96.61s.
Ce qui rend Trinity Large Thinking unique : Il se distingue surtout en Astuces anti-IA, où il se classe #3, tandis que Suivi des instructions est son point le plus faible avec #15. 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
6.0
Cohérence
8.3
10.0
Total des jetons de sortie
818,359
Total des jetons d'entrée
122,854
Prix d'entrée
$0.250 / 1M
Prix de sortie
$0.800 / 1M
Tests instables
5
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 04:04 Nouveau test | 6.0 | 10.0 | $0.625 ↓ | Exécution actuelle | |
| 2026-07-28 10:52 Premier run | 6.0 | 9.7 | $0.656 | 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 04:04 · Exécution actuelle | 66/66 tentatives | 6.0 | 8.3 | 10.0 | 8/22 | 5 | 818,359 | 122,854 | $0.625 | 96.61s |
| 2026-07-28 10:52 · Premier run | 66/66 tentatives | 6.0 | 7.9 | 9.7 | 8/22 | 6 | 815,220 | 122,845 | $0.656 | 96.78s |
| Différence | — | 0.0 | +0.4 | +0.3 | 0 | -1 | +3139 | +9 | -$0.032 | -165ms |
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 ThinkinglowvsNemotron 3 UltranoneDisponible gratuitementTrinity Large ThinkinglowvsGemini 2.5 FlashnoneTrinity Large ThinkinglowvsQwen3.5 Plus 2026-04-20noneTrinity Large ThinkinglowvsGPT-5.6 TerranoneTrinity Large ThinkinglowvsGemma 4 31BnoneDisponible gratuitementTrinity Large ThinkinglowvsGPT-5 NanomediumTrinity Large ThinkinglowvsQwen3.6 FlashnoneTrinity Large ThinkinglowvsQwen3.5-FlashnoneTrinity Large ThinkinglowvsTrinity Large ThinkingmediumTrinity Large ThinkinglowvsQwen3.5-35B-A3Bnone
Répartition par catégorie
| Catégorie | Score | Cohérence | Tests corrects |
|---|---|---|---|
| Astuces anti-IA | 8.3 | 10.0 | |
| Programmation | 5.3 | 10.0 | |
| Combiné | 5.2 | 6.0 | |
| Analyse et extraction des données | 7.3 | 5.8 | |
| Spécifique au domaine | 2.9 | 7.2 | |
| Intelligence générale | 10.0 | 10.0 | |
| Suivi des instructions | 4.4 | 6.8 | |
| Résolution d'énigmes | 6.3 | 7.9 | |
| Appel d'outils | 10.0 | 10.0 | |
| Culture générale | 3.0 | 10.0 |