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Apodex 1.1 Mini (low) vs Trinity Large Thinking (medium)

平均分几乎持平,为 6.1 vs 6.1。 Apodex 1.1 Mini (low) benchmark 成本更低,为 $0.000 vs $0.862。 Apodex 1.1 Mini (low) 更快,为 33.68s vs 84.01s,通过率为 63.8% vs 49.3%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-02

已对比模型

排名
#234
总输出令牌
508,815
响应时间(平均)
33.68s
总成本
$0.000
排名
#233
总输出令牌
1,033,971
响应时间(平均)
84.01s
总成本
$0.862
推荐模型 Trinity Large Thinking (medium)

它在本次比较中得分最高(6.1),并且在全部 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。

详细对比

指标 Apodex 1.1 Mini Apodex 1.1 Mini low 发布日期: 2026-10-02 免费可用 Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking medium 发布日期: 2026-07-28
分数 6.1 6.1
排名 #234 #233
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.9 7.7
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 63.8% 49.3%
不稳定测试 6 7
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.000 10.772
总成本 $0.000 $0.862
输入价格 $0.000 / 1M $0.250 / 1M
输出价格 $0.000 / 1M $0.800 / 1M
缓存读取价格 不适用 $0.060 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 321,894 319,352
输出令牌 139,334 158,447
推理令牌 369,481 875,524
响应时间(平均) 33.68s 84.01s
响应时间(最大) 163.05s 525.14s
响应时间(总计) 774.73s 1932.24s
参数量 35B 总计 (~3B 激活) 398B 总计 (13B 激活)
开放状态 开源 权重可用

缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词;写入会存储提示词,可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。

模型生成展示

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#234 Apodex 1.1 Mini

low
成本
$0.000
时间
41.0s
令牌
9,010 tok

#233 Trinity Large Thinking

medium
成本
$0.016
时间
75.9s
令牌
19,401 tok

按分数排名的模型

分数 vs 总成本

响应时间(平均)

分数 vs 响应时间(平均)

总输出令牌

分数 vs 总输出令牌

类别细分

编程 分数 一致性 尝试通过率 不稳定测试 测试正确 响应时间(平均) 输入令牌 输出令牌 推理令牌
Apodex 1.1 Mini 5.1 4.9 44.5% 2 48.81s 7,893 24,750 76,577
Trinity Large Thinking 7.5 10.0 66.7% 0 179.02s 7,248 7,413 351,155

快速对比

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