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Trinity Large Thinking (high) vs Granite 4.1 8B

Trinity Large Thinking (high) 平均分领先,为 4.8 vs 4.0Granite 4.1 8B benchmark 成本更低,为 $0.007 vs $0.592Granite 4.1 8B 更快,为 1.44s vs 75.86s,通过率为 39.4% vs 9.1%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-23

已对比模型

排名
#313
总输出令牌
932,619
响应时间(平均)
75.86s
总成本
$0.592
排名
#339
总输出令牌
5,996
响应时间(平均)
1.44s
总成本
$0.007
推荐模型 Granite 4.1 8B

它的得分接近这里的最高分(4.0 vs 4.8),同时成本比Trinity Large Thinking (high)低约 94.0 倍。

详细对比

指标 Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking high 发布日期: 2026-07-28 Granite 4.1 8B Granite 4.1 8B none 发布日期: 2026-05-01
分数 4.8 4.0
排名 #313 #339
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.2 10.0
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 39.4% 9.1%
不稳定测试 8 0
总运行次数 66 66
每个结果成本 12.473 0.315
总成本 $0.592 $0.007
输入价格 $0.250 / 1M $0.050 / 1M
输出价格 $0.800 / 1M $0.100 / 1M
总输入令牌 101,776 113,836
输出令牌 276,367 5,996
推理令牌 656,252 0
响应时间(平均) 75.86s 1.44s
响应时间(最大) 510.21s 16.67s
响应时间(总计) 1668.93s 31.75s
参数量 398B 总计 (13B 激活) 8B
开放状态 权重可用 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#313 Trinity Large Thinking

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

#339 IBM: Granite 4.1 8B

none
成本
$0.001
时间
3.2s
令牌
491 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
Granite 4.1 8B 4.5 10.0 0.0% 0 775ms 8,344 525 0

快速对比

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