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Trinity Large Preview vs MiniMax M2.5 (medium)

Trinity Large Preview が平均スコアでリードし、4.8 vs 4.6 です。 Trinity Large Preview の benchmark コストが低く、$0.008 vs $0.363 です。 Trinity Large Preview の方が高速で、2.98s vs 69.08s です、成功率は 21.2% vs 43.9% です。

ベンチマークは AI BENCHY テストスイートから次の日時に生成: 2026-09-10

比較対象モデル

順位
#292
合計出力トークン
2,169
応答時間(平均)
2.98s
合計コスト
$0.008
順位
#300
合計出力トークン
272,229
応答時間(平均)
69.08s
合計コスト
$0.363
おすすめモデル Trinity Large Preview

ここでは最高スコア(4.8)で、MiniMax M2.5 (medium) より約 46.8 倍低コストです。

詳細比較

指標 Trinity Large Preview Trinity Large Preview none リリース: 2026-01-27 MiniMax M2.5 MiniMax M2.5 medium リリース: 2026-02-12
スコア 4.8 4.6
順位 #292 #300
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.9 6.6
試行回数 63/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 21.2% 43.9%
不安定なテスト 2 9
総実行回数 63 66
結果あたりのコスト 0.017 6.463
合計コスト $0.008 $0.363
入力価格 $0.243 / 1M $0.300 / 1M
出力価格 $0.243 / 1M $1.200 / 1M
合計入力トークン 29,828 142,621
出力トークン 2,169 20,409
推論トークン 0 251,820
応答時間(平均) 2.98s 69.08s
応答時間(最大) 14.34s 251.36s
応答時間(合計) 56.57s 1036.24s
パラメータ 398B 総数 (13B アクティブ) 230B 総数 (10B アクティブ)
公開状況 オープンソース 重み公開

モデル生成ショーケース

Hamster playing table tennis

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

#292 Trinity Large Preview

none
No endpoints found for arcee-ai/trinity-large-preview:free.
コスト
$0.000
時間
0.0s
トークン
0 tok

#300 MiniMax M2.5

medium
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
コスト
$0.000
時間
300.0s
トークン
0 tok

スコア上位モデル

スコア vs 総コスト

応答時間(平均)

スコア vs 応答時間(平均)

合計出力トークン

スコア vs 合計出力トークン

カテゴリ内訳

コーディング スコア 一貫性 試行ごとの合格率 不安定なテスト 正解テスト 応答時間(平均) 入力トークン 出力トークン 推論トークン
Trinity Large Preview 3.7 7.7 11.1% 1 14.34s 738 397 0
MiniMax M2.5 3.4 9.1 0.0% 0 188.58s 6,076 357 106,177

クイック比較

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