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Trinity Large Thinking (low) vs DeepSeek V4 Flash 0731

Trinity Large Thinking (low) が平均スコアでリードし、6.3 vs 6.2 です。 DeepSeek V4 Flash 0731 の benchmark コストが低く、$0.055 vs $0.700 です。 DeepSeek V4 Flash 0731 の方が高速で、27.42s vs 95.16s です、成功率は 47.8% vs 30.4% 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
#228
合計出力トークン
39,789
応答時間(平均)
27.42s
合計コスト
$0.055
おすすめモデル DeepSeek V4 Flash 0731

スコアはここでの最高値に近く(6.2 vs 6.3)、Trinity Large Thinking (low) より約 12.9 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 V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 none リリース: 2026-08-01
スコア 6.3 6.2
順位 #222 #228
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.1 8.7
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 47.8% 30.4%
不安定なテスト 6 4
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 9.163 0.826
合計コスト $0.700 $0.055
入力価格 $0.250 / 1M $0.010 / 1M
出力価格 $0.800 / 1M $1.280 / 1M
合計入力トークン 347,980 349,876
出力トークン 121,898 39,789
推論トークン 720,302 0
応答時間(平均) 95.16s 27.42s
応答時間(最大) 540.96s 387.15s
応答時間(合計) 2188.74s 630.70s
パラメータ 398B 総数 (13B アクティブ) 284B 総数 (13B アクティブ)
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.

#222 Trinity Large Thinking

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

#228 DeepSeek V4 Flash 0731

none
コスト
$0.004
時間
198.4s
トークン
14,316 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 V4 Flash 0731 4.3 10.0 0.0% 0 1.72s 7,275 505 0

クイック比較

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