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Trinity Large Thinking (high) vs GLM 4.7 Flash

平均分几乎持平,为 4.8 vs 4.8GLM 4.7 Flash benchmark 成本更低,为 $0.016 vs $0.592GLM 4.7 Flash 更快,为 8.81s vs 75.86s,通过率为 39.4% vs 30.3%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-10

已对比模型

排名
#288
总输出令牌
932,619
响应时间(平均)
75.86s
总成本
$0.592
排名
#291
总输出令牌
22,992
响应时间(平均)
8.81s
总成本
$0.016
推荐模型 GLM 4.7 Flash

它在这里得分最高(4.8),同时成本比Trinity Large Thinking (high)低约 38.6 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 4.8
排名 #288 #291
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.2 8.9
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 39.4% 30.3%
不稳定测试 8 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 12.473 0.307
总成本 $0.592 $0.016
输入价格 $0.250 / 1M $0.061 / 1M
输出价格 $0.800 / 1M $0.400 / 1M
总输入令牌 101,776 101,513
输出令牌 276,367 22,992
推理令牌 656,252 0
响应时间(平均) 75.86s 8.81s
响应时间(最大) 510.21s 97.15s
响应时间(总计) 1668.93s 140.88s
参数量 398B 总计 (13B 激活) 30B 总计 (3B 激活)
开放状态 权重可用 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#288 Trinity Large Thinking

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

#291 GLM 4.7 Flash

none
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
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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