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Trinity Large Thinking (high) vs GLM 4.7 Flash (medium)

Trinity Large Thinking (high) 平均分领先,为 4.8 vs 4.3GLM 4.7 Flash (medium) benchmark 成本更低,为 $0.166 vs $0.632Trinity Large Thinking (high) 更快,为 77.22s vs 142.59s,通过率为 39.4% vs 31.8%

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
#217
总输出令牌
417,863
响应时间(平均)
142.59s
总成本
$0.166
推荐模型 Trinity Large Thinking (high)

它在这里得分最高(4.8),同时响应速度比GLM 4.7 Flash (medium)快约 1.8 倍。

详细对比

指标 Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking high 发布日期: 2026-07-28 GLM 4.7 Flash GLM 4.7 Flash medium 发布日期: 2026-01-19
分数 4.8 4.3
排名 #202 #217
可靠性 9.9 7.8
一致性 7.2 7.0
测试正确
尝试通过率 39.4% 31.8%
不稳定测试 8 8
总运行次数 66 66
每个结果成本 12.640 4.147
总成本 $0.632 $0.166
输入价格 $0.220 / 1M $0.060 / 1M
输出价格 $0.850 / 1M $0.400 / 1M
总输入令牌 101,767 79,051
输出令牌 286,218 43,754
推理令牌 667,540 374,109
响应时间(平均) 77.22s 142.59s
响应时间(最大) 510.21s 1539.97s
响应时间(总计) 1698.89s 1996.21s

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

#217 GLM 4.7 Flash

medium
无效SVG
成本
$0.000
时间
186.2s
令牌
12,112 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
GLM 4.7 Flash 3.2 7.4 11.1% 1 55.33s 3,106 4,981 22,387

快速对比

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