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Trinity Large Thinking (high) vs GPT-4o-mini

GPT-4o-mini が平均スコアでリードし、5.0 vs 4.8 です。 GPT-4o-mini の benchmark コストが低く、$0.010 vs $0.592 です。 GPT-4o-mini の方が高速で、1.92s vs 75.86s です、成功率は 39.4% vs 22.7% 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
#279
合計出力トークン
2,913
応答時間(平均)
1.92s
合計コスト
$0.010
おすすめモデル GPT-4o-mini

ここでは最高スコア(5.0)で、Trinity Large Thinking (high) より約 60.8 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 GPT-4o-mini GPT-4o-mini none リリース: 2024-07-18
スコア 4.8 5.0
順位 #288 #279
信頼性 10.0 10.0
一貫性 7.2 9.9
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 39.4% 22.7%
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 0.195
合計コスト $0.592 $0.010
入力価格 $0.250 / 1M $0.150 / 1M
出力価格 $0.800 / 1M $0.600 / 1M
合計入力トークン 101,776 53,145
出力トークン 276,367 2,913
推論トークン 656,252 0
応答時間(平均) 75.86s 1.92s
応答時間(最大) 510.21s 7.58s
応答時間(合計) 1668.93s 30.71s
パラメータ 398B 総数 (13B アクティブ) ~8B
公開状況 重み公開 クローズド

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

#279 GPT-4o-mini

none
コスト
$0.001
時間
6.6s
トークン
742 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
GPT-4o-mini 3.2 9.6 0.0% 0 1.63s 7,314 367 0

クイック比較

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