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Trinity Large Thinking (high) vs Mistral Small 4

Mistral Small 4 平均分领先,为 5.1 vs 4.8Mistral Small 4 benchmark 成本更低,为 $0.022 vs $0.632Mistral Small 4 更快,为 1.20s vs 77.22s,通过率为 39.4% vs 25.8%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-28

排名
#202
总输出令牌
953,758
响应时间(平均)
77.22s
总成本
$0.632
排名
#185
总输出令牌
9,812
响应时间(平均)
1.20s
总成本
$0.022
推荐模型 Mistral Small 4

它在这里得分最高(5.1),同时成本比Trinity Large Thinking (high)低约 29.3 倍。

详细对比

指标 Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking high 发布日期: 2026-07-28 Mistral Small 4 Mistral Small 4 none 发布日期: 2026-03-16
分数 4.8 5.1
排名 #202 #185
可靠性 9.9 10.0
一致性 7.2 9.6
测试正确
尝试通过率 39.4% 25.8%
不稳定测试 8 1
总运行次数 66 66
每个结果成本 12.640 0.432
总成本 $0.632 $0.022
输入价格 $0.220 / 1M $0.150 / 1M
输出价格 $0.850 / 1M $0.600 / 1M
总输入令牌 101,767 104,708
输出令牌 286,218 9,812
推理令牌 667,540 0
响应时间(平均) 77.22s 1.20s
响应时间(最大) 510.21s 13.16s
响应时间(总计) 1698.89s 26.38s

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#202 Trinity Large Thinking

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

#185 Mistral Small 4

none
成本
$0.002
时间
10.4s
令牌
2,370 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
Mistral Small 4 3.7 9.7 0.0% 0 901ms 7,636 619 0

快速对比

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