Navigasi
Advertise here

Trinity Large Preview (default) vs DeepSeek V3.2

DeepSeek V3.2 unggul dalam skor rata-rata dengan 4.6 vs 4.4. Trinity Large Preview (default) memiliki biaya benchmark lebih rendah di $0.008 vs $0.119. Trinity Large Preview (default) lebih cepat di 2.83s vs 22.44s, dengan tingkat keberhasilan 20.3% vs 34.8%.

Benchmark dihasilkan dari suite pengujian AI BENCHY pada: 2026-10-07

Model yang Dibandingkan

Peringkat
#349
Total token output
2,169
Waktu respons (rata-rata)
2.83s
Total Biaya
$0.008
Peringkat
#334
Total token output
57,866
Waktu respons (rata-rata)
22.44s
Total Biaya
$0.119
Model yang direkomendasikan Trinity Large Preview (default)

Its score stays close to the best score here (4.4 vs 4.6), while costing about 15.2x less than DeepSeek V3.2.

Perbandingan terperinci

Metrik Trinity Large Preview Trinity Large Preview default Rilis: 2026-01-27 Tersedia gratis DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 none Rilis: 2025-12-01
Skor 4.4 4.6
Peringkat #349 #334
Keandalan 10.0 10.0
Konsistensi 9.0 8.2
Percobaan 66/69 69/69
Tes benar
Tingkat lulus per percobaan 20.3% 34.8%
Tes tidak stabil 2 5
Total Run 66 69
Biaya per hasil 0.017 1.943
Total Biaya $0.008 $0.119
Harga input $0.243 / 1M $0.280 / 1M
Harga output $0.243 / 1M $0.420 / 1M
Harga baca cache T/A $0.028 / 1M
Harga tulis cache T/A T/A
Total token input 29,828 342,158
Token output 2,169 32,853
Token penalaran 0 25,013
Waktu respons (rata-rata) 2.83s 22.44s
Waktu respons (maks) 14.34s 122.50s
Waktu respons (total) 56.65s 516.03s
Parameter 398B total (13B aktif) 671B total (37B aktif)
Ketersediaan Sumber terbuka Sumber terbuka

Harga cache berlaku untuk token input. Pembacaan memakai kembali prompt tersimpan; penulisan menyimpannya dan dapat menambah biaya. Token output menggunakan harga output.

Showcase generasi model

Hamster playing table tennis

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

#349 Trinity Large Preview

default
No endpoints found for arcee-ai/trinity-large-preview:free.
Biaya
$0.000
Waktu
0.0s
Token
0 tok

#334 DeepSeek V3.2

none
Biaya
$0.002
Waktu
7.0s
Token
1,046 tok

Model teratas berdasarkan skor

Skor vs Total Biaya

Waktu respons (rata-rata)

Skor vs Waktu respons (rata-rata)

Total token output

Skor vs Total token output

Rincian Kategori

Pemrograman Skor Konsistensi Tingkat lulus per percobaan Tes tidak stabil Tes benar Waktu respons (rata-rata) Token input Token output Token penalaran
Trinity Large Preview 3.7 7.7 11.1% 1 14.34s 738 397 0
DeepSeek V3.2 3.1 6.9 11.1% 1 14.54s 7,279 4,528 0

Perbandingan Cepat

Ganti Pasangan Perbandingan