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Trinity Large Thinking (high) vs GLM 4.7 Flash

GLM 4.7 Flash 平均分领先,为 4.9 vs 4.8GLM 4.7 Flash benchmark 成本更低,为 $0.016 vs $0.632GLM 4.7 Flash 更快,为 9.15s vs 77.22s,通过率为 39.4% vs 34.9%

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
#197
总输出令牌
22,992
响应时间(平均)
9.15s
总成本
$0.016
推荐模型 GLM 4.7 Flash

它在这里得分最高(4.9),同时成本比Trinity Large Thinking (high)低约 41.3 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 none 发布日期: 2026-01-19
分数 4.8 4.9
排名 #202 #197
可靠性 9.9 10.0
一致性 7.2 8.9
测试正确
尝试通过率 39.4% 34.9%
不稳定测试 8 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 12.640 0.256
总成本 $0.632 $0.016
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 101,767 101,504
输出令牌 286,218 22,992
推理令牌 667,540 0
响应时间(平均) 77.22s 9.15s
响应时间(最大) 510.21s 97.15s
响应时间(总计) 1698.89s 137.18s

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

#197 GLM 4.7 Flash

none
无效SVG
成本
$0.000
时间
300.0s
令牌
0 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 4.3 10.0 0.0% 0 2.54s 7,256 650 0

快速对比

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