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Trinity Large Thinking (high) vs Granite 4.2 8B

Trinity Large Thinking (high) 平均分领先,为 4.8 vs 4.3Granite 4.2 8B benchmark 成本更低,为 $0.026 vs $0.592Trinity Large Thinking (high) 更快,为 75.86s vs 86.27s,通过率为 39.4% vs 16.7%

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

排名
#266
总输出令牌
932,619
响应时间(平均)
75.86s
总成本
$0.592
排名
#285
总输出令牌
130,805
响应时间(平均)
86.27s
总成本
$0.026
推荐模型 Granite 4.2 8B

它的得分接近这里的最高分(4.3 vs 4.8),同时成本比Trinity Large Thinking (high)低约 23.3 倍。

详细对比

指标 Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking high 发布日期: 2026-07-28 Granite 4.2 8B Granite 4.2 8B none 发布日期: 2026-09-02
分数 4.8 4.3
排名 #266 #285
可靠性 10.0 8.6
一致性 7.2 9.3
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 39.4% 16.7%
不稳定测试 8 2
总运行次数 66 66
每个结果成本 12.473 0.847
总成本 $0.592 $0.026
输入价格 $0.250 / 1M $0.100 / 1M
输出价格 $0.800 / 1M $0.150 / 1M
总输入令牌 101,776 57,786
输出令牌 276,367 130,805
推理令牌 656,252 0
响应时间(平均) 75.86s 86.27s
响应时间(最大) 510.21s 747.17s
响应时间(总计) 1668.93s 1897.96s
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.

#266 Trinity Large Thinking

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

#285 IBM: Granite 4.2 8B

none
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 Thinking 3.7 4.7 33.3% 2 245.04s 7,204 83,616 266,836
Granite 4.2 8B 5.5 10.0 33.3% 0 105.60s 8,358 47,944 0

快速对比

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