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Trinity Large Thinking (low) vs DeepSeek V3.2 (medium)

平均スコアは 6.3 vs 6.3 でほぼ同等です。 DeepSeek V3.2 (medium) の benchmark コストが低く、$0.145 vs $0.700 です。 DeepSeek V3.2 (medium) の方が高速で、70.08s vs 95.16s です、成功率は 47.8% vs 62.3% 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: 2026-10-01

比較対象モデル

順位
#222
合計出力トークン
842,200
応答時間(平均)
95.16s
合計コスト
$0.700
順位
#221
合計出力トークン
143,160
応答時間(平均)
70.08s
合計コスト
$0.145
おすすめモデル DeepSeek V3.2 (medium)

ここでは最高スコア(6.3)で、Trinity Large Thinking (low) より約 4.8 倍低コストです。

詳細比較

指標 Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking low リリース: 2026-07-28 DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 medium リリース: 2025-12-01
スコア 6.3 6.3
順位 #222 #221
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.1 7.5
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 47.8% 62.3%
不安定なテスト 6 7
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 9.163 1.250
合計コスト $0.700 $0.145
入力価格 $0.250 / 1M $0.280 / 1M
出力価格 $0.800 / 1M $0.420 / 1M
合計入力トークン 347,980 306,662
出力トークン 121,898 17,819
推論トークン 720,302 125,341
応答時間(平均) 95.16s 70.08s
応答時間(最大) 540.96s 376.10s
応答時間(合計) 2188.74s 1611.86s
パラメータ 398B 総数 (13B アクティブ) 671B 総数 (37B 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.

#222 Trinity Large Thinking

low
コスト
$0.021
時間
173.2s
トークン
24,586 tok

#221 DeepSeek V3.2

medium
コスト
$0.001
時間
53.6s
トークン
1,932 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 5.3 10.0 33.3% 0 344.45s 5,441 27,039 217,241
DeepSeek V3.2 6.0 7.2 55.6% 1 248.68s 5,717 649 52,014

クイック比較

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