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Trinity Large Thinking (high) vs Qwen3.5-9B (medium)

Trinity Large Thinking (high) 平均分领先,为 4.8 vs 3.8Qwen3.5-9B (medium) benchmark 成本更低,为 $0.036 vs $0.632Trinity Large Thinking (high) 更快,为 77.22s vs 82.24s,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
#227
总输出令牌
238,561
响应时间(平均)
82.24s
总成本
$0.036
推荐模型 Trinity Large Thinking (high)

它在本次比较中得分最高(4.8),并且在全部 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。

详细对比

指标 Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking high 发布日期: 2026-07-28 Qwen3.5-9B Qwen3.5-9B medium 发布日期: 2026-03-02
分数 4.8 3.8
排名 #202 #227
可靠性 9.9 5.0
一致性 7.2 8.1
测试正确
尝试通过率 39.4% 25.8%
不稳定测试 8 5
总运行次数 66 66
每个结果成本 12.640 1.187
总成本 $0.632 $0.036
输入价格 $0.220 / 1M $0.100 / 1M
输出价格 $0.850 / 1M $0.150 / 1M
总输入令牌 101,767 17,070
输出令牌 286,218 29,045
推理令牌 667,540 209,516
响应时间(平均) 77.22s 82.24s
响应时间(最大) 510.21s 226.38s
响应时间(总计) 1698.89s 1315.88s

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

#227 Qwen3.5-9B

medium
成本
$0.001
时间
35.9s
令牌
3,030 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
Qwen3.5-9B 2.9 10.0 0.0% 0 100.88s 2,396 7,890 41,129

快速对比

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