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Trinity Large Preview vs MiniMax M2.7 (medium)

MiniMax M2.7 (medium) が平均スコアでリードし、5.0 vs 4.8 です。 Trinity Large Preview の benchmark コストが低く、$0.008 vs $0.176 です。 Trinity Large Preview の方が高速で、2.98s vs 41.28s です、成功率は 21.2% vs 45.5% 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: 2026-08-07

順位
#218
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
#205
合計出力トークン
137,594
応答時間(平均)
41.28s
合計コスト
$0.176
おすすめモデル Trinity Large Preview

スコアはここでの最高値に近く(4.8 vs 5.0)、MiniMax M2.7 (medium) より約 22.7 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 M2.7 MiniMax M2.7 medium リリース: 2026-03-18
スコア 4.8 5.0
順位 #218 #205
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.9 6.6
ベンチマーク網羅率 21/22 テスト · 63/66 回 22/22 テスト · 66/66 回
正解テスト
試行ごとの合格率 21.2% 45.5%
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 3.906
合計コスト $0.008 $0.176
入力価格 $0.243 / 1M $0.270 / 1M
出力価格 $0.243 / 1M $1.080 / 1M
合計入力トークン 29,828 114,518
出力トークン 2,169 18,558
推論トークン 0 119,036
応答時間(平均) 2.98s 41.28s
応答時間(最大) 14.34s 196.21s
応答時間(合計) 56.57s 866.81s

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.

#218 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

#205 MiniMax M2.7

medium
コスト
$0.022
時間
22.8s
トークン
9,250 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 M2.7 5.7 9.1 33.3% 0 101.89s 2,961 1,231 38,841

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