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Trinity Large Thinking (high) vs North Mini Code

North Mini Code 平均分领先,为 5.1 vs 4.8North Mini Code benchmark 成本更低,为 $0.000 vs $0.632North Mini Code 更快,为 29.95s vs 77.22s,通过率为 39.4% vs 18.2%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-28

排名
#202
总输出令牌
953,758
响应时间(平均)
77.22s
总成本
$0.632
排名
#191
总输出令牌
26,786
响应时间(平均)
29.95s
总成本
$0.000
推荐模型 North Mini Code

它在这里得分最高(5.1),同时响应速度比Trinity Large Thinking (high)快约 2.6 倍。

详细对比

指标 Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking high 发布日期: 2026-07-28 North Mini Code North Mini Code none 发布日期: 2026-06-18 免费可用
分数 4.8 5.1
排名 #202 #191
可靠性 9.9 8.7
一致性 7.2 9.9
测试正确
尝试通过率 39.4% 18.2%
不稳定测试 8 0
总运行次数 66 60
每个结果成本 12.640 0.000
总成本 $0.632 $0.000
输入价格 $0.220 / 1M $0.000 / 1M
输出价格 $0.850 / 1M $0.000 / 1M
总输入令牌 101,767 130,492
输出令牌 286,218 26,786
推理令牌 667,540 0
响应时间(平均) 77.22s 29.95s
响应时间(最大) 510.21s 159.85s
响应时间(总计) 1698.89s 658.82s

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#202 Trinity Large Thinking

high
成本
$0.028
时间
130.1s
令牌
34,387 tok

#191 North Mini Code

none
成本
$0.000
时间
266.1s
令牌
63,551 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 Thinking 3.7 4.7 33.3% 2 245.04s 7,204 83,616 266,836
North Mini Code 3.9 10.0 0.0% 0 21.96s 7,119 504 0

快速对比

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