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Trinity Large Thinking (high) vs Qwen3 Coder Next

Qwen3 Coder Next 平均分领先,为 5.1 vs 4.8Qwen3 Coder Next benchmark 成本更低,为 $0.025 vs $0.632Qwen3 Coder Next 更快,为 9.12s vs 77.22s,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
#186
总输出令牌
11,808
响应时间(平均)
9.12s
总成本
$0.025
推荐模型 Qwen3 Coder Next

它在这里得分最高(5.1),同时成本比Trinity Large Thinking (high)低约 26.1 倍。

详细对比

指标 Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking high 发布日期: 2026-07-28 Qwen3 Coder Next Qwen3 Coder Next none 发布日期: 2026-02-03
分数 4.8 5.1
排名 #202 #186
可靠性 9.9 10.0
一致性 7.2 9.7
测试正确
尝试通过率 39.4% 25.8%
不稳定测试 8 1
总运行次数 66 66
每个结果成本 12.640 0.488
总成本 $0.632 $0.025
输入价格 $0.220 / 1M $0.110 / 1M
输出价格 $0.850 / 1M $0.800 / 1M
总输入令牌 101,767 134,218
输出令牌 286,218 11,808
推理令牌 667,540 0
响应时间(平均) 77.22s 9.12s
响应时间(最大) 510.21s 45.14s
响应时间(总计) 1698.89s 145.94s

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

#186 Qwen3 Coder Next

none
无效SVG
成本
$0.058
时间
246.3s
令牌
64,126 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 Coder Next 4.6 7.9 22.2% 1 2.22s 7,442 621 0

快速对比

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