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Trinity Large Thinking (high) vs Qwen3.8 Flash Next

Qwen3.8 Flash Next 平均分领先,为 5.8 vs 5.7。 Qwen3.8 Flash Next benchmark 成本更低,为 ~$0.011 vs $0.794。 Qwen3.8 Flash Next 更快,为 5.71s vs 74.52s,通过率为 42.0% vs 43.5%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-05

已对比模型

排名
#263
总输出令牌
943,044
响应时间(平均)
74.52s
总成本
$0.794
排名
#258
总输出令牌
9,077
响应时间(平均)
5.71s
总成本
~$0.011
推荐模型 Qwen3.8 Flash Next

它在这里得分最高(5.8),同时成本比Trinity Large Thinking (high)低约 73.3 倍。

详细对比

指标 Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking high 发布日期: 2026-07-28 Qwen3.8 Flash Next Qwen3.8 Flash Next none 发布日期: 2026-10-04
分数 5.7 5.8
排名 #263 #258
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% 43.5%
不稳定测试 8 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 11.289 ~0.136
总成本 $0.794 ~$0.011
输入价格 $0.250 / 1M 不适用
输出价格 $0.800 / 1M 不适用
缓存读取价格 $0.060 / 1M 不适用
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 283,116 266,004
输出令牌 277,920 9,077
推理令牌 665,124 0
响应时间(平均) 74.52s 5.71s
响应时间(最大) 510.21s 65.25s
响应时间(总计) 1713.90s 131.36s
参数量 398B 总计 (13B 激活) 180B 总计 (6B 激活)
开放状态 权重可用 权重可用

缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词;写入会存储提示词,可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。

模型生成展示

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#263 Trinity Large Thinking

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

#258 Qwen3.8 Flash Next

none
成本
~$0.001
时间
27.5s
令牌
2,983 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
Qwen3.8 Flash Next 5.5 10.0 33.3% 0 1.64s 7,911 669 0

快速对比

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