#85 Trinity Large Preview
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- लागत
- $0.000
- समय
- 0.0s
- टोकन
- 0 tok
Arcee AI
रिलीज़: 2026-01-27
परीक्षण किया गया: 2026-04-23 10:54
arcee-ai/trinity-large-preview::none
398B कुल (13B सक्रिय)MoEमुक्त स्रोत सारांश
Trinity Large Preview AI BENCHY पर 5.3 स्कोर करता है और #85 पर है। इसकी reliability लागू नहीं, pass rate 29.6%, कुल लागत $0.000, और औसत response time 5.07s है।
Trinity Large Preview को अलग क्या बनाता है: यह डोमेन-विशिष्ट में सबसे अलग दिखता है, जहाँ इसकी रैंक #3 है; जबकि एंटी-एआई ट्रिक्स इसकी सबसे कमजोर जगह है, जहाँ यह #18 पर है। इस score range के लिए इसकी कुल benchmark लागत असामान्य रूप से कम है। यह समान मॉडलों की तुलना में काफ़ी तेज है।
मॉडल विवरण
शोध की तारीख: 2026-08-12
- पैरामीटर
- 398B कुल (13B सक्रिय)
- आर्किटेक्चर
- MoE
- उपलब्धता
- मुक्त स्रोत
- लाइसेंस
- Apache-2.0
5.3
संगति
9.6
लागू नहीं
$0.000
कुल आउटपुट टोकन
1,985
कुल इनपुट टोकन
0
इनपुट कीमत
$0.150 / 1M
आउटपुट कीमत
$0.450 / 1M
कैश पढ़ने की कीमत
लागू नहीं
कैश लिखने की कीमत
लागू नहीं
कैश की कीमतें इनपुट टोकन पर लागू होती हैं। पढ़ने पर कैश किए गए प्रॉम्प्ट का दोबारा उपयोग होता है; लिखने पर वे सहेजे जाते हैं और अतिरिक्त लागत हो सकती है। आउटपुट टोकन पर आउटपुट की कीमत लागू होती है।
गलत टेस्ट: 13
प्रति प्रयास पास दर: 29.6%
बेंचमार्क कवरेज: 52/54 प्रयास (लक्ष्य: प्रति टेस्ट 3 दोहराव)
अस्थिर टेस्ट
1
अस्थिर टेस्ट में रनों के बीच मिले-जुले परिणाम रहे (कम से कम एक पास और एक फेल)।
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
रन इतिहास
| परीक्षण किया गया | स्कोर | विश्वसनीयता | सही परीक्षण | कुल लागत | तुलना करें |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-06-04 14:30 नया टेस्ट जोड़ा गया | 4.8 | 10.0 | $0.008 ↑ | तुलना करें | |
| 2026-05-22 00:42 सूट बदला गया | 4.8 | 10.0 | $0.001 | तुलना करें | |
| 2026-05-08 15:30 सूट बदला गया | 4.8 | 10.0 | $0.001 | तुलना करें | |
| 2026-04-23 10:54 पहला दर्ज रन | 5.3 | लागू नहीं | $0.000 | वर्तमान रन |
रन तुलना
| रन | बेंचमार्क कवरेज | स्कोर | संगति | विश्वसनीयता | सही परीक्षण | अस्थिर टेस्ट | कुल आउटपुट टोकन | कुल इनपुट टोकन | कुल लागत | प्रतिक्रिया समय (औसत) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026-04-23 10:54 · पहला दर्ज रन | 52/54 प्रयास | 5.3 | 9.6 | लागू नहीं | 5/18 | 1 | 1,985 | 0 | $0.000 | 5.07s |
| 2026-05-22 00:42 · सूट बदला गया | 60/60 प्रयास | 4.8 | 8.9 | 10.0 | 4/19 | 3 | 2,190 | 0 | $0.001 | 3.03s |
| अंतर | — | +0.6 | +0.7 | 0 | -2 | -205 | 0 | -$0.001 | +2037ms |
बेंचमार्क कवरेज अलग है: 52/54 प्रयास (लक्ष्य: प्रति टेस्ट 3 दोहराव) बनाम 60/60 प्रयास (लक्ष्य: प्रति टेस्ट 3 दोहराव)। कुल और दोहराव-संवेदनशील मेट्रिक सीधे तुलना योग्य नहीं हैं।
इन दो रन में अलग-अलग बेंचमार्क सूट इस्तेमाल हुए थे, इसलिए अंतर मॉडल बदलाव और सूट बदलाव दोनों को दर्शाते हैं।
चार्ट
पहले मॉडल चुनें, फिर दूसरा मॉडल क्लिक करके साइड-बाय-साइड पेज खोलें।
स्कोर के अनुसार शीर्ष मॉडल
स्कोर vs कुल लागत
प्रतिक्रिया समय (औसत)
स्कोर vs प्रतिक्रिया समय (औसत)
कुल आउटपुट टोकन
स्कोर vs कुल आउटपुट टोकन
त्वरित तुलना
Trinity Large PreviewdefaultvsKAT Coder AIR V2.5defaultTrinity Large PreviewdefaultvsGranite 4.2 8BnoneTrinity Large PreviewdefaultvsNemotron 3 Supernoneनिःशुल्क उपलब्धTrinity Large PreviewdefaultvsCobuddymediumनिःशुल्क उपलब्धTrinity Large PreviewdefaultvsRing 2.6 1tdefaultTrinity Large PreviewdefaultvsMercury 2noneTrinity Large PreviewdefaultvsLing 2.6 FlashdefaultTrinity Large PreviewdefaultvsMiniMax M2.5mediumTrinity Large PreviewdefaultvsNemotron 3.5 Lightninglowनिःशुल्क उपलब्धTrinity Large PreviewdefaultvsGLM 4.7 Flashmedium
श्रेणी विवरण
| श्रेणी | स्कोर | संगति | सही परीक्षण |
|---|---|---|---|
| एंटी-एआई ट्रिक्स | 3.0 | 10.0 | |
| कोडिंग | 6.3 | 10.0 | |
| संयुक्त | 3.0 | 10.0 | |
| डेटा पार्सिंग और निष्कर्षण | 10.0 | 10.0 | |
| डोमेन-विशिष्ट | 5.3 | 10.0 | |
| Samanya Buddhimatta | 4.4 | 9.9 | |
| निर्देश पालन | 4.1 | 6.7 | |
| पहेली समाधान | 5.4 | 10.0 | |
| टूल कॉलिंग | 10.0 | 10.0 |