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Trinity Large Thinking (high) vs Ling-2.6-flash

Ling-2.6-flash が平均スコアでリードし、4.9 vs 4.8 です。 Ling-2.6-flash の benchmark コストが低く、$0.002 vs $0.592 です。 Ling-2.6-flash の方が高速で、10.71s vs 75.86s です、成功率は 39.4% vs 30.3% 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
#288
合計出力トークン
932,619
応答時間(平均)
75.86s
合計コスト
$0.592
順位
#282
合計出力トークン
14,903
応答時間(平均)
10.71s
合計コスト
$0.002
おすすめモデル Ling-2.6-flash

ここでは最高スコア(4.9)で、Trinity Large Thinking (high) より約 371.7 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 Ling-2.6-flash Ling-2.6-flash none リリース: 2026-04-21
スコア 4.8 4.9
順位 #288 #282
信頼性 10.0 9.6
一貫性 7.2 9.3
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 39.4% 30.3%
不安定なテスト 8 2
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 12.473 0.024
合計コスト $0.592 $0.002
入力価格 $0.250 / 1M $0.010 / 1M
出力価格 $0.800 / 1M $0.030 / 1M
合計入力トークン 101,776 114,384
出力トークン 276,367 14,903
推論トークン 656,252 0
応答時間(平均) 75.86s 10.71s
応答時間(最大) 510.21s 36.03s
応答時間(合計) 1668.93s 214.28s
パラメータ 398B 総数 (13B アクティブ) 104B 総数 (7.4B 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.

#288 Trinity Large Thinking

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

#282 Ling-2.6-flash

none
Ling-2.6-flash is no longer available as a free model. It has transitioned to a paid model. Continue using it here: https://openrouter.ai/inclusionai/ling-2.6-flash
コスト
$0.000
時間
0.0s
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 Thinking 3.7 4.7 33.3% 2 245.04s 7,204 83,616 266,836
Ling-2.6-flash 5.3 10.0 33.3% 0 11.21s 813 381 0

クイック比較

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