- 排名
- #288
- 总输出令牌
- 932,619
- 响应时间（平均）
- 75.86s
- 总成本
- $0.592
Trinity Large Thinking (high) vs GPT-4o-mini
GPT-4o-mini 平均分领先，为 5.0 vs 4.8。 GPT-4o-mini benchmark 成本更低，为 $0.010 vs $0.592。 GPT-4o-mini 更快，为 1.92s vs 75.86s，通过率为 39.4% vs 22.7%。
已对比模型
- 排名
- #279
- 总输出令牌
- 2,913
- 响应时间（平均）
- 1.92s
- 总成本
- $0.010
推荐模型
GPT-4o-mini
它在这里得分最高（5.0），同时成本比Trinity Large Thinking (high)低约 60.8 倍。
详细对比
| 指标 | Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking high | GPT-4o-mini GPT-4o-mini none |
|---|---|---|
| 分数 | 4.8 | 5.0 |
| 排名 | #288 | #279 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 7.2 | 9.9 |
| 尝试次数 | 66/66 | 66/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 39.4% | 22.7% |
| 不稳定测试 | 8 | 0 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 12.473 | 0.195 |
| 总成本 | $0.592 | $0.010 |
| 输入价格 | $0.250 / 1M | $0.150 / 1M |
| 输出价格 | $0.800 / 1M | $0.600 / 1M |
| 总输入令牌 | 101,776 | 53,145 |
| 输出令牌 | 276,367 | 2,913 |
| 推理令牌 | 656,252 | 0 |
| 响应时间（平均） | 75.86s | 1.92s |
| 响应时间（最大） | 510.21s | 7.58s |
| 响应时间（总计） | 1668.93s | 30.71s |
| 参数量 | 398B 总计 (13B 激活) | ~8B |
| 开放状态 | 权重可用 | 闭源 |
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
#279 GPT-4o-mini
none- 成本
- $0.001
- 时间
- 6.6s
- 令牌
- 742 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
| 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 | |
| GPT-4o-mini | 4.8 | 10.0 | 25.0% | 0 | 1.34s | 618 | 186 | 0 |
| 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 | |
| GPT-4o-mini | 3.2 | 9.6 | 0.0% | 0 | 1.63s | 7,314 | 367 | 0 |
| 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 | |
| GPT-4o-mini | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 6.32s | 29,916 | 1,497 | 0 |
| 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 | |
| GPT-4o-mini | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.27s | 7,161 | 183 | 0 |
| 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 | |
| GPT-4o-mini | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 743ms | 741 | 17 | 0 |
| 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 | |
| GPT-4o-mini | 4.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 909ms | 480 | 66 | 0 |
| 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 | |
| GPT-4o-mini | 6.3 | 10.0 | 50.0% | 0 | 1.11s | 666 | 69 | 0 |
| 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 | |
| GPT-4o-mini | 3.5 | 10.0 | 0.0% | 0 | 1.21s | 651 | 308 | 0 |
| 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 | |
| GPT-4o-mini | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.51s | 5,400 | 205 | 0 |
| 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 | |
| GPT-4o-mini | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 794ms | 198 | 15 | 0 |
快速对比
切换对比组合
Trinity Large ThinkinghighvsGPT-5.4 NanononeTrinity Large ThinkinghighvsNemotron 3.5 Lightninglow免费可用Trinity Large ThinkinghighvsRing-2.6-1TnoneTrinity Large ThinkinghighvsKAT-Coder-Air V2.5noneTrinity Large ThinkinghighvsHy4 previewnoneTrinity Large ThinkinghighvsGLM 4.7 FlashnoneTrinity Large ThinkinghighvsNemotron 3 Supernone免费可用GPT-4o-mininonevsLaguna S 2.1low免费可用Mercury 2.5 PreviewlowvsGPT-4o-mininoneTrinity Large ThinkinghighvsLing-2.6-flashnoneMiniMax M2.7mediumvsGPT-4o-mininoneTrinity Large ThinkinghighvsCobuddymedium