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Trinity Large Thinking (low) vs DeepSeek V4 Flash 0423

平均スコアは 6.3 vs 6.3 でほぼ同等です。 DeepSeek V4 Flash 0423 の benchmark コストが低く、$0.050 vs $0.700 です。 DeepSeek V4 Flash 0423 の方が高速で、38.64s 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
#223
合計出力トークン
115,591
応答時間(平均)
38.64s
合計コスト
$0.050
おすすめモデル DeepSeek V4 Flash 0423

ここでは最高スコア(6.3)で、Trinity Large Thinking (low) より約 14.0 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 0423 DeepSeek V4 Flash 0423 none リリース: 2026-04-24
スコア 6.3 6.3
順位 #222 #223
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.1 8.6
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 1.220
合計コスト $0.700 $0.050
入力価格 $0.250 / 1M $0.079 / 1M
出力価格 $0.800 / 1M $0.158 / 1M
合計入力トークン 347,980 403,455
出力トークン 121,898 115,591
推論トークン 720,302 0
応答時間(平均) 95.16s 38.64s
応答時間(最大) 540.96s 247.27s
応答時間(合計) 2188.74s 888.69s
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 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

#223 DeepSeek V4 Flash 0423

none
コスト
$0.004
時間
157.6s
トークン
11,297 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 0423 4.2 7.4 11.1% 1 17.13s 7,279 9,717 0

クイック比較

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