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AI BENCHY
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Trinity Large Thinking (high) vs GPT-5.4 Nano

平均分几乎持平,为 4.8 vs 4.8GPT-5.4 Nano benchmark 成本更低,为 $0.041 vs $0.632GPT-5.4 Nano 更快,为 2.57s vs 77.22s,通过率为 39.4% vs 28.8%

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
#201
总输出令牌
13,794
响应时间(平均)
2.57s
总成本
$0.041
推荐模型 GPT-5.4 Nano

它在这里得分最高(4.8),同时成本比Trinity Large Thinking (high)低约 15.6 倍。

详细对比

指标 Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking high 发布日期: 2026-07-28 GPT-5.4 Nano GPT-5.4 Nano none 发布日期: 2026-03-17
分数 4.8 4.8
排名 #202 #201
可靠性 9.9 10.0
一致性 7.2 8.2
测试正确
尝试通过率 39.4% 28.8%
不稳定测试 8 5
总运行次数 66 66
每个结果成本 12.640 1.011
总成本 $0.632 $0.041
输入价格 $0.220 / 1M $0.200 / 1M
输出价格 $0.850 / 1M $1.250 / 1M
总输入令牌 101,767 115,924
输出令牌 286,218 13,794
推理令牌 667,540 0
响应时间(平均) 77.22s 2.57s
响应时间(最大) 510.21s 25.50s
响应时间(总计) 1698.89s 56.51s

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

#201 GPT-5.4 Nano

none
成本
$0.008
时间
46.1s
令牌
5,735 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
GPT-5.4 Nano 4.6 7.9 22.2% 1 2.22s 7,305 613 0

快速对比

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