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Trinity Large Preview vs MiniMax M2.5 (medium)

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 $0.363Trinity Large Preview 更快,为 2.98s vs 69.08s,通过率为 21.2% vs 43.9%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-10

已对比模型

排名
#292
总输出令牌
2,169
响应时间(平均)
2.98s
总成本
$0.008
排名
#300
总输出令牌
272,229
响应时间(平均)
69.08s
总成本
$0.363
推荐模型 Trinity Large Preview

它在这里得分最高(4.8),同时成本比MiniMax M2.5 (medium)低约 46.8 倍。

详细对比

指标 Trinity Large Preview Trinity Large Preview none 发布日期: 2026-01-27 MiniMax M2.5 MiniMax M2.5 medium 发布日期: 2026-02-12
分数 4.8 4.6
排名 #292 #300
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.9 6.6
尝试次数 63/66 66/66
测试正确
尝试通过率 21.2% 43.9%
不稳定测试 2 9
总运行次数 63 66
每个结果成本 0.017 6.463
总成本 $0.008 $0.363
输入价格 $0.243 / 1M $0.300 / 1M
输出价格 $0.243 / 1M $1.200 / 1M
总输入令牌 29,828 142,621
输出令牌 2,169 20,409
推理令牌 0 251,820
响应时间(平均) 2.98s 69.08s
响应时间(最大) 14.34s 251.36s
响应时间(总计) 56.57s 1036.24s
参数量 398B 总计 (13B 激活) 230B 总计 (10B 激活)
开放状态 开源 权重可用

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#292 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

#300 MiniMax M2.5

medium
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
成本
$0.000
时间
300.0s
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
MiniMax M2.5 3.4 9.1 0.0% 0 188.58s 6,076 357 106,177

快速对比

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