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Trinity Large Preview (default) vs Qwen3 Coder Next (medium)

Qwen3 Coder Next (medium) が平均スコアでリードし、4.7 vs 4.4 です。 Trinity Large Preview (default) の benchmark コストが低く、$0.008 vs $0.071 です。 Trinity Large Preview (default) の方が高速で、2.83s vs 16.97s です、成功率は 20.3% vs 24.6% 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: 2026-10-19

比較対象モデル

順位
#388
合計出力トークン
2,169
応答時間(平均)
2.83s
合計コスト
$0.008
順位
#372
合計出力トークン
40,395
応答時間(平均)
16.97s
合計コスト
$0.071
おすすめモデル Trinity Large Preview (default)

スコアはここでの最高値に近く(4.4 vs 4.7)、Qwen3 Coder Next (medium) より約 9.0 倍低コストです。

詳細比較

指標 Trinity Large Preview Trinity Large Preview default リリース: 2026-01-27 無料で利用可能 Qwen3 Coder Next Qwen3 Coder Next medium リリース: 2026-02-03
スコア 4.4 4.7
順位 #388 #372
信頼性 10.0 10.0
一貫性 9.0 8.7
試行回数 66/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 20.3% 24.6%
不安定なテスト 2 4
総実行回数 66 69
結果あたりのコスト 0.017 2.280
合計コスト $0.008 $0.071
入力価格 $0.243 / 1M $0.120 / 1M
出力価格 $0.243 / 1M $0.800 / 1M
キャッシュ読み取り料金 該当なし $0.070 / 1M
キャッシュ書き込み料金 該当なし 該当なし
合計入力トークン 29,828 311,647
出力トークン 2,169 40,395
推論トークン 0 0
応答時間(平均) 2.83s 16.97s
応答時間(最大) 14.34s 151.35s
応答時間(合計) 56.65s 305.55s
パラメータ 398B 総数 (13B アクティブ) 80B 総数 (3B アクティブ)
公開状況 オープンソース オープンソース

キャッシュ料金は入力トークンに適用されます。読み取りは保存済みのプロンプトを再利用し、書き込みは保存するため追加料金がかかる場合があります。出力トークンには出力料金が適用されます。

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.

#388 Trinity Large Preview

default
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

#372 Qwen3 Coder Next

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
Qwen3 Coder Next 3.7 7.2 22.2% 1 924ms 7,185 336 0

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