ナビゲーション
Advertise here

Trinity Large Thinking (high) vs Ling 3.0 Tiny

Trinity Large Thinking (high) が平均スコアでリードし、4.8 vs 4.0 です。 Ling 3.0 Tiny の benchmark コストが低く、$0.000 vs $0.592 です。 Ling 3.0 Tiny の方が高速で、14.02s vs 75.86s です、成功率は 39.4% vs 9.1% 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: 2026-09-23

比較対象モデル

順位
#313
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
#338
合計出力トークン
110,071
応答時間(平均)
14.02s
合計コスト
$0.000
おすすめモデル Trinity Large Thinking (high)

この比較で最も高いスコア(4.8)を出し、全 2 モデルの中でコストと応答時間のバランスも最良です。

詳細比較

指標 Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking high リリース: 2026-07-28 Ling 3.0 Tiny Ling 3.0 Tiny none リリース: 2026-08-07
スコア 4.8 4.0
順位 #313 #338
信頼性 10.0 9.8
一貫性 7.2 10.0
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 39.4% 9.1%
不安定なテスト 8 0
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 12.473 0.000
合計コスト $0.592 $0.000
入力価格 $0.250 / 1M $0.000 / 1M
出力価格 $0.800 / 1M $0.000 / 1M
合計入力トークン 101,776 184,579
出力トークン 276,367 110,071
推論トークン 656,252 0
応答時間(平均) 75.86s 14.02s
応答時間(最大) 510.21s 240.61s
応答時間(合計) 1668.93s 294.46s
パラメータ 398B 総数 (13B アクティブ) 7.9B 総数 (1.3B 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.

#313 Trinity Large Thinking

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

#338 Ling 3.0 Tiny

none
No output was saved. The original provider response or failure reason is unavailable.
コスト
$0.000
時間
334.1s
トークン
32,913 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 3.0 Tiny 4.2 10.0 0.0% 0 1.19s 8,307 798 0

クイック比較

比較ペアを切り替え