- स्कोर
- 8.6 (+2.84 अंक)
- कुल लागत (वर्तमान कीमत)
- $0.061 · 92.4% सस्ता
- प्रतिक्रिया समय (औसत)
- 7.51s · 89.9% तेज़
Arcee AI
रिलीज़: 2026-07-28
परीक्षण किया गया: 2026-10-01 03:58
arcee-ai/trinity-large-thinking::high
398B कुल (13B सक्रिय)MoEवेट उपलब्ध
सारांश
Trinity Large Thinking AI BENCHY पर 5.7 स्कोर करता है और #304 पर है। इसकी reliability 10.0, pass rate 42.0%, कुल लागत $0.794, और औसत response time 74.52s है।
Trinity Large Thinking को अलग क्या बनाता है: यह स्वायत्त एजेंट कार्य में सबसे अलग दिखता है, जहाँ इसकी रैंक #1 है; जबकि कोडिंग इसकी सबसे कमजोर जगह है, जहाँ यह #17 पर है। यह असामान्य रूप से अधिक reasoning tokens इस्तेमाल करता है, जिससे धीमे या महंगे runs समझ में आ सकते हैं।
सुझाए गए विकल्प
हम इसकी जगह इनमें से एक मॉडल चुनने की सलाह देते हैं:
- स्कोर
- 9.4 (+3.63 अंक)
- कुल लागत (वर्तमान कीमत)
- $0.183 · 77.0% सस्ता
- प्रतिक्रिया समय (औसत)
- 6.24s · 91.6% तेज़
- स्कोर
- 8.3 (+2.53 अंक)
- कुल लागत (वर्तमान कीमत)
- $0.047 · 94.1% सस्ता
- प्रतिक्रिया समय (औसत)
- 18.07s · 75.8% तेज़
मॉडल विवरण
शोध की तारीख: 2026-08-12
- पैरामीटर
- 398B कुल (13B सक्रिय)
- आर्किटेक्चर
- MoE
- उपलब्धता
- वेट उपलब्ध
- लाइसेंस
- OpenMDW
5.7
संगति
7.3
10.0
कुल आउटपुट टोकन
717,762
कुल इनपुट टोकन
283,116
इनपुट कीमत
$0.250 / 1M
आउटपुट कीमत
$0.800 / 1M
कैश पढ़ने की कीमत
$0.060 / 1M
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।
अस्थिर टेस्ट
8
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.
#304 Trinity Large Thinking
high- लागत
- $0.028
- समय
- 130.1s
- टोकन
- 34,387 tok
रन इतिहास
| परीक्षण किया गया | स्कोर | विश्वसनीयता | सही परीक्षण | कुल लागत | तुलना करें |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-10-01 03:58 दोबारा परीक्षण | 5.7 | 10.0 | $0.794 ↑ | वर्तमान रन | |
| 2026-07-28 10:47 पहला रन | 4.8 | 9.9 | $0.632 | तुलना करें |
इस रन में अलग बेंचमार्क सूट इस्तेमाल हुआ था। ऐतिहासिक बदलाव पढ़ते समय सूट बदलाव को ध्यान में रखें।
कीमत का इतिहास
OpenRouter से इस मॉडल का ऐतिहासिक मूल्य डेटा।
| तारीख | इनपुट कीमत | आउटपुट कीमत | कैश पढ़ने की कीमत | कैश लिखने की कीमत |
|---|---|---|---|---|
| 2026-08-14 12:51 | $0.220 / 1M | $0.850 / 1M | लागू नहीं | लागू नहीं |
| 2026-10-01 18:33 | $0.250 / 1M | $0.800 / 1M | $0.060 / 1M | लागू नहीं |
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 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 Previewmediumनिःशुल्क उपलब्ध
श्रेणी विवरण
| श्रेणी | स्कोर | संगति | सही परीक्षण |
|---|---|---|---|
| स्वायत्त एजेंट कार्य | 10.0 | 10.0 | |
| एंटी-एआई ट्रिक्स | 6.7 | 8.1 | |
| कोडिंग | 3.7 | 4.7 | |
| संयुक्त | 3.0 | 10.0 | |
| डेटा पार्सिंग और निष्कर्षण | 6.3 | 5.8 | |
| डोमेन-विशिष्ट | 2.9 | 7.2 | |
| Samanya Buddhimatta | 6.5 | 3.4 | |
| निर्देश पालन | 6.3 | 10.0 | |
| पहेली समाधान | 4.7 | 5.2 | |
| टूल कॉलिंग | 10.0 | 10.0 | |
| सामान्य ज्ञान | 3.0 | 10.0 |