#288 Trinity Large Thinking
high- Biaya
- $0.028
- Waktu
- 130.1s
- Token
- 34,387 tok
Arcee AI
Rilis: 2026-07-28
Diuji pada: 2026-08-14 04:07
arcee-ai/trinity-large-thinking::high
398B total (13B aktif)MoEBobot tersedia
Ringkasan
Trinity Large Thinking mendapat skor 4.8 di AI BENCHY dan berada di peringkat #288. Model ini memiliki reliabilitas 10.0, tingkat keberhasilan 39.4%, total biaya $0.592, dan waktu respons rata-rata 75.86s.
Yang membuat Trinity Large Thinking unik: Model ini paling menonjol di Kecerdasan umum, dengan peringkat #1, sementara Spesifik domain adalah area terlemahnya di #10. Model ini memakai token reasoning yang sangat tinggi, yang bisa menjelaskan run yang lebih lambat atau lebih mahal.
Fakta model
Ditelaah pada 2026-08-12
- Parameter
- 398B total (13B aktif)
- Arsitektur
- MoE
- Ketersediaan
- Bobot tersedia
- Lisensi
- OpenMDW
4.8
Konsistensi
7.2
10.0
Total token output
932,619
Total token input
101,776
Harga input
$0.250 / 1M
Harga output
$0.800 / 1M
Tes tidak stabil
8
Tes tidak stabil memiliki hasil campuran antar run (setidaknya satu lulus dan satu gagal).
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
Riwayat run
| Diuji pada | Skor | Keandalan | Tes benar | Total Biaya | Bandingkan |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-08-14 04:07 Uji ulang | 4.8 | 10.0 | $0.592 ↓ | Run saat ini | |
| 2026-07-28 10:47 Run awal | 4.8 | 9.9 | $0.632 | Bandingkan |
Run ini menggunakan suite benchmark yang berbeda. Perhatikan perubahan suite saat membaca pergerakan historis.
Perbandingan run
| Run | Cakupan benchmark | Skor | Konsistensi | Keandalan | Tes benar | Tes tidak stabil | Total token output | Total token input | Total Biaya | Waktu respons (rata-rata) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026-08-14 04:07 · Run saat ini | 66/66 percobaan | 4.8 | 7.2 | 10.0 | 5/22 | 8 | 932,619 | 101,776 | $0.592 | 75.86s |
| 2026-07-28 10:47 · Run awal | 66/66 percobaan | 4.8 | 7.2 | 9.9 | 5/22 | 8 | 953,758 | 101,767 | $0.632 | 77.22s |
| Selisih | — | 0.0 | 0.0 | +0.1 | 0 | 0 | -21139 | +9 | -$0.041 | -1362ms |
Kedua run ini menggunakan suite benchmark yang berbeda, jadi selisihnya mencerminkan perubahan model sekaligus perubahan suite.
Riwayat harga
Data harga historis untuk model ini dari OpenRouter.
| Tanggal | Harga input | Harga output |
|---|---|---|
| 2026-08-14 12:51 | $0.220 / 1M | $0.850 / 1M |
| 2026-09-02 00:25 | $0.250 / 1M | $0.800 / 1M |
Grafik
Pilih model pertama, lalu klik model kedua untuk membuka halaman berdampingan.
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
Perbandingan Cepat
Trinity Large ThinkinghighvsGPT-5.4 NanononeTrinity Large ThinkinghighvsKAT-Coder-Air V2.5noneTrinity Large ThinkinghighvsNemotron 3.5 LightninglowTersedia gratisTrinity Large ThinkinghighvsGLM 4.7 FlashnoneTrinity Large ThinkinghighvsRing-2.6-1TnoneTrinity Large ThinkinghighvsTrinity Large PreviewnoneTrinity Large ThinkinghighvsHy4 previewnoneTrinity Large ThinkinghighvsCobuddymediumTrinity Large ThinkinghighvsNemotron 3 SupernoneTersedia gratisTrinity Large ThinkinghighvsMercury 2none
Rincian Kategori
| Kategori | Skor | Konsistensi | Tes benar |
|---|---|---|---|
| Trik anti-AI | 6.7 | 8.1 | |
| Pemrograman | 3.7 | 4.7 | |
| Gabungan | 3.0 | 10.0 | |
| Parsing dan ekstraksi data | 6.3 | 5.8 | |
| Spesifik domain | 2.9 | 7.2 | |
| Kecerdasan umum | 6.5 | 3.4 | |
| Kepatuhan instruksi | 6.3 | 10.0 | |
| Pemecahan teka-teki | 4.7 | 5.2 | |
| Pemanggilan alat | 10.0 | 10.0 | |
| Pengetahuan umum | 3.0 | 10.0 |