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Trinity Large Thinking (high) vs Qwen3 Coder Next (medium)

Trinity Large Thinking (high) が平均スコアでリードし、4.8 vs 4.6 です。 Qwen3 Coder Next (medium) の benchmark コストが低く、$0.034 vs $0.592 です。 Qwen3 Coder Next (medium) の方が高速で、9.07s vs 75.86s です、成功率は 39.4% 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: 2026-09-10

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
#299
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 Qwen3 Coder Next (medium)

スコアはここでの最高値に近く(4.6 vs 4.8)、Trinity Large Thinking (high) より約 17.9 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 Qwen3 Coder Next Qwen3 Coder Next medium リリース: 2026-02-03
スコア 4.8 4.6
順位 #288 #299
信頼性 10.0 10.0
一貫性 7.2 8.6
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 39.4% 25.8%
不安定なテスト 8 4
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 12.473 1.058
合計コスト $0.592 $0.034
入力価格 $0.250 / 1M $0.120 / 1M
出力価格 $0.800 / 1M $0.800 / 1M
合計入力トークン 101,776 148,203
出力トークン 276,367 19,069
推論トークン 656,252 0
応答時間(平均) 75.86s 9.07s
応答時間(最大) 510.21s 81.80s
応答時間(合計) 1668.93s 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 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

#299 Qwen3 Coder Next

medium
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
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 Thinking 3.7 4.7 33.3% 2 245.04s 7,204 83,616 266,836
Qwen3 Coder Next 3.7 7.2 22.2% 1 924ms 7,185 336 0

クイック比較

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