ナビゲーション
AD
Track all your projects in one dashboard. Get 📊stats, 🔥heatmaps and 👀recordings in one self-hosted dashboard.
uxwizz.com

Trinity Large Thinking (high) vs DeepSeek V4.1 Flash

平均スコアは 5.7 vs 5.8 でほぼ同等です。 DeepSeek V4.1 Flash の benchmark コストが低く、$0.123 vs $0.645 です。 DeepSeek V4.1 Flash の方が高速で、16.63s vs 74.52s です、成功率は 42.0% vs 36.2% 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: 2026-10-01

比較対象モデル

順位
#253
合計出力トークン
943,044
応答時間(平均)
74.52s
合計コスト
$0.645
順位
#250
合計出力トークン
292,779
応答時間(平均)
16.63s
合計コスト
$0.123
おすすめモデル DeepSeek V4.1 Flash

ここでは最高スコア(5.8)で、Trinity Large Thinking (high) より約 5.3 倍低コストです。

詳細比較

指標 Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking high リリース: 2026-07-28 DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek V4.1 Flash none リリース: 2026-09-10
スコア 5.7 5.8
順位 #253 #250
信頼性 10.0 9.7
一貫性 7.3 9.1
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 42.0% 36.2%
不安定なテスト 8 3
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 11.289 2.806
合計コスト $0.645 $0.123
入力価格 $0.250 / 1M $0.020 / 1M
出力価格 $0.800 / 1M $0.396 / 1M
合計入力トークン 283,116 337,756
出力トークン 277,920 292,779
推論トークン 665,124 0
応答時間(平均) 74.52s 16.63s
応答時間(最大) 510.21s 247.66s
応答時間(合計) 1713.90s 382.53s
パラメータ 398B 総数 (13B アクティブ) 748B 総数 (16B アクティブ)
公開状況 重み公開 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.

#253 Trinity Large Thinking

high
コスト
$0.028
時間
130.1s
トークン
34,387 tok

#250 DeepSeek V4.1 Flash

none
コスト
$0.021
時間
55.4s
トークン
17,181 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 Thinking 3.7 4.7 33.3% 2 245.04s 7,204 83,616 266,836
DeepSeek V4.1 Flash 5.5 10.0 33.3% 0 83.66s 7,284 263,438 0

クイック比較

比較ペアを切り替え