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AI BENCHY
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Trinity Large Thinking (low) vs Dots 3 Note Preview (medium)

Trinity Large Thinking (low) が平均スコアでリードし、6.0 vs 5.9 です。 Dots 3 Note Preview (medium) の benchmark コストが低く、$0.000 vs $0.658 です。 Dots 3 Note Preview (medium) の方が高速で、67.13s vs 96.61s です、成功率は 47.0% vs 57.6% 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: 2026-08-15

順位
#179
合計出力トークン
818,359
応答時間(平均)
96.61s
合計コスト
$0.658
順位
#188
合計出力トークン
679,539
応答時間(平均)
67.13s
合計コスト
$0.000
おすすめモデル Trinity Large Thinking (low)

この比較で最も高いスコア(6.0)を出し、全 2 モデルの中でコストと応答時間のバランスも最良です。

詳細比較

指標 Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking low リリース: 2026-07-28 Dots 3 Note Preview Dots 3 Note Preview medium リリース: 2026-08-14 無料で利用可能
スコア 6.0 5.9
順位 #179 #188
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.3 7.1
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 47.0% 57.6%
不安定なテスト 5 8
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 8.221 0.000
合計コスト $0.658 $0.000
入力価格 $0.220 / 1M $0.000 / 1M
出力価格 $0.850 / 1M $0.000 / 1M
合計入力トークン 122,854 94,639
出力トークン 119,810 108,013
推論トークン 698,549 571,526
応答時間(平均) 96.61s 67.13s
応答時間(最大) 540.96s 459.19s
応答時間(合計) 2125.51s 1476.95s
パラメータ 398B 総数 (13B アクティブ) 280B 総数 (16B 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.

#179 Trinity Large Thinking

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

#188 Dots 3 Note Preview

medium
コスト
$0.000
時間
585.4s
トークン
12,198 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
Dots 3 Note Preview 4.2 5.1 33.3% 2 309.15s 7,368 29,392 373,137

クイック比較

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