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Trinity Large Thinking (high) vs MiniMax M2.5 (medium)

Trinity Large Thinking (high) 平均分领先,为 4.8 vs 4.6MiniMax M2.5 (medium) benchmark 成本更低,为 $0.363 vs $0.592MiniMax M2.5 (medium) 更快,为 69.08s vs 75.86s,通过率为 39.4% vs 43.9%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-10

已对比模型

排名
#288
总输出令牌
932,619
响应时间(平均)
75.86s
总成本
$0.592
排名
#300
总输出令牌
272,229
响应时间(平均)
69.08s
总成本
$0.363
推荐模型 MiniMax M2.5 (medium)

它的得分接近这里的最高分(4.6 vs 4.8),同时成本比Trinity Large Thinking (high)低约 1.6 倍。

详细对比

指标 Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking high 发布日期: 2026-07-28 MiniMax M2.5 MiniMax M2.5 medium 发布日期: 2026-02-12
分数 4.8 4.6
排名 #288 #300
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.2 6.6
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 39.4% 43.9%
不稳定测试 8 9
总运行次数 66 66
每个结果成本 12.473 6.463
总成本 $0.592 $0.363
输入价格 $0.250 / 1M $0.300 / 1M
输出价格 $0.800 / 1M $1.200 / 1M
总输入令牌 101,776 142,621
输出令牌 276,367 20,409
推理令牌 656,252 251,820
响应时间(平均) 75.86s 69.08s
响应时间(最大) 510.21s 251.36s
响应时间(总计) 1668.93s 1036.24s
参数量 398B 总计 (13B 激活) 230B 总计 (10B 激活)
开放状态 权重可用 权重可用

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#288 Trinity Large Thinking

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

#300 MiniMax M2.5

medium
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
成本
$0.000
时间
300.0s
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
MiniMax M2.5 3.4 9.1 0.0% 0 188.58s 6,076 357 106,177

快速对比

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