- 排名
- #304
- 总输出令牌
- 717,762
- 响应时间（平均）
- 74.52s
- 总成本
- $0.794
Trinity Large Thinking (high) vs Ling 3.0 Flash (high)
平均分几乎持平，为 5.7 vs 5.8。 Ling 3.0 Flash (high) benchmark 成本更低，为 $0.021 vs $0.794。 Ling 3.0 Flash (high) 更快，为 13.08s vs 74.52s，通过率为 42.0% vs 60.9%。
已对比模型
- 排名
- #302
- 总输出令牌
- 275,014
- 响应时间（平均）
- 13.08s
- 总成本
- $0.021
推荐模型
Ling 3.0 Flash (high)
它在这里得分最高（5.8），同时成本比Trinity Large Thinking (high)低约 39.5 倍。
详细对比
| 指标 | Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking high | Ling 3.0 Flash Ling 3.0 Flash high |
|---|---|---|
| 分数 | 5.7 | 5.8 |
| 排名 | #304 | #302 |
| 可靠性 | 10.0 | 9.8 |
| 一致性 | 7.3 | 8.6 |
| 尝试次数 | 69/69 | 69/69 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 42.0% | 60.9% |
| 不稳定测试 | 8 | 4 |
| 总运行次数 | 69 | 69 |
| 每个结果成本 | 11.289 | 0.000 |
| 总成本 | $0.794 | $0.021 |
| 输入价格 | $0.250 / 1M | $0.021 / 1M |
| 输出价格 | $0.800 / 1M | $0.063 / 1M |
| 缓存读取价格 | $0.060 / 1M | $0.005 / 1M |
| 缓存写入价格 | 不适用 | 不适用 |
| 总输入令牌 | 283,116 | 132,044 |
| 输出令牌 | 277,920 | 92,135 |
| 推理令牌 | 665,124 | 207,321 |
| 响应时间（平均） | 74.52s | 13.08s |
| 响应时间（最大） | 510.21s | 75.27s |
| 响应时间（总计） | 1713.90s | 287.79s |
| 参数量 | 398B 总计 (13B 激活) | 124B 总计 (5.1B 激活) |
| 开放状态 | 权重可用 | 开源 |
缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词；写入会存储提示词，可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#304 Trinity Large Thinking
high- 成本
- $0.028
- 时间
- 130.1s
- 令牌
- 34,387 tok
#302 Ling 3.0 Flash
high- 成本
- $0.000
- 时间
- 30.7s
- 令牌
- 10,576 tok
类别细分
| 智能体任务 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 44.97s | 181,340 | 1,553 | 8,872 | |
| Ling 3.0 Flash | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 42ms | 0 | 0 | 0 |
| 反AI技巧 | 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 | 6.7 | 8.1 | 58.3% | 1 | 4.13s | 663 | 3,108 | 7,565 | |
| Ling 3.0 Flash | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.26s | 750 | 1,127 | 3,129 |
| 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 | |
| Ling 3.0 Flash | 6.7 | 5.0 | 66.7% | 2 | 14.85s | 8,298 | 15,602 | 32,152 |
| 综合 | 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 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 262.39s | 76,626 | 14,706 | 149,243 | |
| Ling 3.0 Flash | 2.9 | 6.0 | 16.7% | 1 | 50.41s | 103,841 | 28,377 | 80,872 |
| 数据解析与提取 | 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 | 6.3 | 5.8 | 66.7% | 1 | 13.98s | 6,906 | 580 | 9,338 | |
| Ling 3.0 Flash | 7.3 | 5.8 | 83.3% | 1 | 7.15s | 8,016 | 3,455 | 9,048 |
| 领域专项 | 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 | 2.9 | 7.2 | 11.1% | 1 | 66.94s | 756 | 163,364 | 166,091 | |
| Ling 3.0 Flash | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 30.29s | 648 | 37,633 | 61,104 |
| 通用智能 | 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 | 6.5 | 3.4 | 66.7% | 1 | 12.90s | 501 | 5,700 | 5,942 | |
| Ling 3.0 Flash | 5.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 2.98s | 546 | 63 | 344 |
| 指令遵循 | 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 | 6.3 | 10.0 | 50.0% | 0 | 4.12s | 684 | 88 | 2,853 | |
| Ling 3.0 Flash | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.85s | 744 | 402 | 2,031 |
| 谜题求解 | 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 | 4.7 | 5.2 | 33.3% | 2 | 3.84s | 678 | 2,566 | 3,368 | |
| Ling 3.0 Flash | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.33s | 747 | 753 | 4,623 |
| 工具调用 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.96s | 7,551 | 282 | 1,440 | |
| Ling 3.0 Flash | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 6.47s | 8,226 | 322 | 527 |
| 常识问答 | 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 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 125.13s | 207 | 2,357 | 43,576 | |
| Ling 3.0 Flash | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 24.35s | 228 | 4,401 | 13,491 |
快速对比
切换对比组合
Trinity Large ThinkinghighvsRing 2.6 1tmediumTrinity Large ThinkinghighvsGPT-5 NanomediumDeepSeek V4.1 FlashnonevsLing 3.0 FlashhighTrinity Large ThinkinghighvsGPT-5.4 MininoneTrinity Large ThinkinghighvsMistral Large 4noneTrinity Large ThinkinghighvsSeed 2.1 TurbononeLing 3.0 FlashhighvsGPT-5.6 TerranoneTrinity Large ThinkinghighvsDots 3 Note Previewmedium免费可用Ling 3.0 FlashhighvsGPT-5 NanomediumTrinity Large ThinkinghighvsDeepSeek V4.1 FlashnoneLing 3.0 FlashhighvsGPT-5.4 MininoneLing 3.0 FlashhighvsMistral Large 4none