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Trinity Large Thinking (high) vs GPT-5.6 Terra

GPT-5.6 Terra 平均分领先,为 5.8 vs 5.7。 GPT-5.6 Terra benchmark 成本更低,为 $0.516 vs $0.645。 GPT-5.6 Terra 更快,为 4.11s vs 74.52s,通过率为 42.0% vs 40.6%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-01

已对比模型

排名
#253
总输出令牌
943,044
响应时间(平均)
74.52s
总成本
$0.645
排名
#249
总输出令牌
7,381
响应时间(平均)
4.11s
总成本
$0.516
推荐模型 GPT-5.6 Terra

它在这里得分最高(5.8),同时响应速度比Trinity Large Thinking (high)快约 18.1 倍。

详细对比

指标 Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking high 发布日期: 2026-07-28 GPT-5.6 Terra GPT-5.6 Terra none 发布日期: 2026-07-09
分数 5.7 5.8
排名 #253 #249
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.3 9.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 42.0% 40.6%
不稳定测试 8 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 11.289 7.313
总成本 $0.645 $0.516
输入价格 $0.250 / 1M $2.000 / 1M
输出价格 $0.800 / 1M $12.000 / 1M
总输入令牌 283,116 213,564
输出令牌 277,920 7,381
推理令牌 665,124 0
响应时间(平均) 74.52s 4.11s
响应时间(最大) 510.21s 57.98s
响应时间(总计) 1713.90s 94.52s
参数量 398B 总计 (13B 激活) ~1T 总计 (~60B 激活)
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.

#253 Trinity Large Thinking

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

#249 GPT-5.6 Terra

none
成本
$0.030
时间
14.7s
令牌
2,082 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-5.6 Terra 5.5 10.0 33.3% 0 1.00s 7,302 336 0

快速对比

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