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Trinity Large Thinking (high) vs Ling 3.0 Tiny

Trinity Large Thinking (high) 平均分领先,为 4.8 vs 4.0Ling 3.0 Tiny benchmark 成本更低,为 $0.000 vs $0.592Ling 3.0 Tiny 更快,为 14.02s 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
#338
总输出令牌
110,071
响应时间(平均)
14.02s
总成本
$0.000
推荐模型 Trinity Large Thinking (high)

它在本次比较中得分最高(4.8),并且在全部 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。

详细对比

指标 Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking high 发布日期: 2026-07-28 Ling 3.0 Tiny Ling 3.0 Tiny none 发布日期: 2026-08-07
分数 4.8 4.0
排名 #313 #338
可靠性 10.0 9.8
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 0.000
总成本 $0.592 $0.000
输入价格 $0.250 / 1M $0.000 / 1M
输出价格 $0.800 / 1M $0.000 / 1M
总输入令牌 101,776 184,579
输出令牌 276,367 110,071
推理令牌 656,252 0
响应时间(平均) 75.86s 14.02s
响应时间(最大) 510.21s 240.61s
响应时间(总计) 1668.93s 294.46s
参数量 398B 总计 (13B 激活) 7.9B 总计 (1.3B 激活)
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

#338 Ling 3.0 Tiny

none
No output was saved. The original provider response or failure reason is unavailable.
成本
$0.000
时间
334.1s
令牌
32,913 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
Ling 3.0 Tiny 4.2 10.0 0.0% 0 1.19s 8,307 798 0

快速对比

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