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AI BENCHY
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Trinity Large Preview vs Qwen3 Coder Next (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 $0.034 です。 Trinity Large Preview の方が高速で、2.98s vs 9.07s です、成功率は 21.2% vs 25.8% 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: 2026-09-02

順位
#273
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
#280
合計出力トークン
19,069
応答時間(平均)
9.07s
合計コスト
$0.034
おすすめモデル Trinity Large Preview

ここでは最高スコア(4.8)で、Qwen3 Coder Next (medium) より約 4.3 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 Qwen3 Coder Next Qwen3 Coder Next medium リリース: 2026-02-03
スコア 4.8 4.6
順位 #273 #280
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.9 8.6
試行回数 63/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 21.2% 25.8%
不安定なテスト 2 4
総実行回数 63 66
結果あたりのコスト 0.017 1.058
合計コスト $0.008 $0.034
入力価格 $0.243 / 1M $0.120 / 1M
出力価格 $0.243 / 1M $0.800 / 1M
合計入力トークン 29,828 148,203
出力トークン 2,169 19,069
推論トークン 0 0
応答時間(平均) 2.98s 9.07s
応答時間(最大) 14.34s 81.80s
応答時間(合計) 56.57s 154.19s
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

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.

#273 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

#280 Qwen3 Coder Next

medium
無効なSVG
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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