导航
AI BENCHY
AD
Track all your projects in one dashboard. Get 📊stats, 🔥heatmaps and 👀recordings in one self-hosted dashboard.
uxwizz.com

Trinity Large Thinking (high) vs Nemotron 3 Super

Nemotron 3 Super 平均分领先,为 4.9 vs 4.8Nemotron 3 Super benchmark 成本更低,为 $0.008 vs $0.632Nemotron 3 Super 更快,为 5.97s vs 77.22s,通过率为 39.4% vs 30.3%

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
#198
总输出令牌
6,434
响应时间(平均)
5.97s
总成本
$0.008
推荐模型 Nemotron 3 Super

它在这里得分最高(4.9),同时成本比Trinity Large Thinking (high)低约 79.3 倍。

详细对比

指标 Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking high 发布日期: 2026-07-28 Nemotron 3 Super Nemotron 3 Super none 发布日期: 2026-03-11 免费可用
分数 4.8 4.9
排名 #202 #198
可靠性 9.9 8.5
一致性 7.2 8.8
测试正确
尝试通过率 39.4% 30.3%
不稳定测试 8 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 12.640 0.034
总成本 $0.632 $0.008
输入价格 $0.220 / 1M $0.085 / 1M
输出价格 $0.850 / 1M $0.400 / 1M
总输入令牌 101,767 63,519
输出令牌 286,218 6,434
推理令牌 667,540 0
响应时间(平均) 77.22s 5.97s
响应时间(最大) 510.21s 20.00s
响应时间(总计) 1698.89s 131.31s

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

#198 Nemotron 3 Super

none
成本
$0.000
时间
137.8s
令牌
2,447 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
Nemotron 3 Super 3.3 7.2 11.1% 1 2.64s 7,627 571 0

快速对比

切换对比组合