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Trinity Large Preview vs Granite 4.2 8B (high)

Trinity Large Preview 平均分领先,为 4.8 vs 4.6Trinity Large Preview benchmark 成本更低,为 $0.008 vs $0.084Trinity Large Preview 更快,为 2.98s vs 235.89s,通过率为 21.2% vs 39.4%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-02

排名
#270
总输出令牌
2,169
响应时间(平均)
2.98s
总成本
$0.008
排名
#276
总输出令牌
612,215
响应时间(平均)
235.89s
总成本
$0.084
推荐模型 Trinity Large Preview

它在这里得分最高(4.8),同时成本比Granite 4.2 8B (high)低约 10.8 倍。

详细对比

指标 Trinity Large Preview Trinity Large Preview none 发布日期: 2026-01-27 Granite 4.2 8B Granite 4.2 8B high 发布日期: 2026-09-02
分数 4.8 4.6
排名 #270 #276
可靠性 10.0 7.6
一致性 8.9 6.3
尝试次数 63/66 66/66
测试正确
尝试通过率 21.2% 39.4%
不稳定测试 2 10
总运行次数 63 66
每个结果成本 0.017 2.085
总成本 $0.008 $0.084
输入价格 $0.243 / 1M $0.100 / 1M
输出价格 $0.243 / 1M $0.150 / 1M
总输入令牌 29,828 43,278
输出令牌 2,169 181,083
推理令牌 0 431,132
响应时间(平均) 2.98s 235.89s
响应时间(最大) 14.34s 685.87s
响应时间(总计) 56.57s 5189.64s
参数量 398B 总计 (13B 激活) 8B
开放状态 开源 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#270 Trinity Large Preview

none
No endpoints found for arcee-ai/trinity-large-preview:free.
成本
$0.000
时间
0.0s
令牌
0 tok

#276 IBM: Granite 4.2 8B

high
Provider returned error
成本
$0.000
时间
0.2s
令牌
0 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
Trinity Large Preview 3.7 7.7 11.1% 1 14.34s 738 397 0
Granite 4.2 8B 3.8 4.3 33.3% 2 515.34s 7,047 42,438 154,749

快速对比

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