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Trinity Large Thinking (high) vs GLM 4.7 Flash

平均スコアは 4.8 vs 4.8 でほぼ同等です。 GLM 4.7 Flash の benchmark コストが低く、$0.016 vs $0.592 です。 GLM 4.7 Flash の方が高速で、8.81s 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
#291
合計出力トークン
22,992
応答時間(平均)
8.81s
合計コスト
$0.016
おすすめモデル GLM 4.7 Flash

ここでは最高スコア(4.8)で、Trinity Large Thinking (high) より約 38.6 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 GLM 4.7 Flash GLM 4.7 Flash none リリース: 2026-01-19
スコア 4.8 4.8
順位 #288 #291
信頼性 10.0 10.0
一貫性 7.2 8.9
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 3
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 12.473 0.307
合計コスト $0.592 $0.016
入力価格 $0.250 / 1M $0.061 / 1M
出力価格 $0.800 / 1M $0.400 / 1M
合計入力トークン 101,776 101,513
出力トークン 276,367 22,992
推論トークン 656,252 0
応答時間(平均) 75.86s 8.81s
応答時間(最大) 510.21s 97.15s
応答時間(合計) 1668.93s 140.88s
パラメータ 398B 総数 (13B アクティブ) 30B 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

#291 GLM 4.7 Flash

none
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
GLM 4.7 Flash 4.3 10.0 0.0% 0 2.54s 7,256 650 0

クイック比較

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