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Trinity Large Preview vs GLM 4.7 Flash (medium)

Trinity Large Preview 平均分领先,为 4.8 vs 4.3Trinity Large Preview benchmark 成本更低,为 $0.008 vs $0.168Trinity Large Preview 更快,为 2.98s vs 134.34s,通过率为 21.2% vs 31.8%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-22

已对比模型

排名
#306
总输出令牌
2,169
响应时间(平均)
2.98s
总成本
$0.008
排名
#319
总输出令牌
419,534
响应时间(平均)
134.34s
总成本
$0.168
推荐模型 Trinity Large Preview

它在这里得分最高(4.8),同时成本比GLM 4.7 Flash (medium)低约 21.6 倍。

详细对比

指标 Trinity Large Preview Trinity Large Preview none 发布日期: 2026-01-27 GLM 4.7 Flash GLM 4.7 Flash medium 发布日期: 2026-01-19
分数 4.8 4.3
排名 #306 #319
可靠性 10.0 8.6
一致性 8.9 7.0
尝试次数 63/66 66/66
测试正确
尝试通过率 21.2% 31.8%
不稳定测试 2 8
总运行次数 63 66
每个结果成本 0.017 4.180
总成本 $0.008 $0.168
输入价格 $0.243 / 1M $0.061 / 1M
输出价格 $0.243 / 1M $0.400 / 1M
总输入令牌 29,828 79,104
输出令牌 2,169 42,254
推理令牌 0 377,280
响应时间(平均) 2.98s 134.34s
响应时间(最大) 14.34s 1539.97s
响应时间(总计) 56.57s 2015.13s
参数量 398B 总计 (13B 激活) 30B 总计 (3B 激活)
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.

#306 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

#319 GLM 4.7 Flash

medium
No output was saved. The original provider response or failure reason is unavailable.
成本
$0.000
时间
186.2s
令牌
12,112 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
GLM 4.7 Flash 3.2 7.4 11.1% 1 55.33s 3,106 4,981 22,387

快速对比

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