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Trinity Large Thinking — low 对比 medium

medium 平均分领先,为 6.1 vs 6.0low benchmark 成本更低,为 $0.625 vs $0.756medium 更快,为 85.44s vs 96.61s,通过率为 47.0% vs 48.5%

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
#208
总输出令牌
818,359
响应时间(平均)
96.61s
总成本
$0.625
排名
#203
总输出令牌
1,016,785
响应时间(平均)
85.44s
总成本
$0.756
推荐模型 low

它提供了最佳整体取舍:得分有竞争力(6.0),成本低于Trinity Large Thinking (medium),响应时间也较均衡。

详细对比

指标 Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking low 发布日期: 2026-07-28 Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking medium 发布日期: 2026-07-28
分数 6.0 6.1
排名 #208 #203
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.3 7.9
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 47.0% 48.5%
不稳定测试 5 6
总运行次数 66 66
每个结果成本 8.221 9.972
总成本 $0.625 $0.756
输入价格 $0.250 / 1M $0.250 / 1M
输出价格 $0.800 / 1M $0.800 / 1M
总输入令牌 122,854 118,486
输出令牌 119,810 156,166
推理令牌 698,549 860,619
响应时间(平均) 96.61s 85.44s
响应时间(最大) 540.96s 525.14s
响应时间(总计) 2125.51s 1879.75s
参数量 398B 总计 (13B 激活) 398B 总计 (13B 激活)
开放状态 权重可用 权重可用

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#208 Trinity Large Thinking

low
成本
$0.021
时间
173.2s
令牌
24,586 tok

#203 Trinity Large Thinking

medium
成本
$0.016
时间
75.9s
令牌
19,401 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 5.3 10.0 33.3% 0 344.45s 5,441 27,039 217,241
Trinity Large Thinking 7.5 10.0 66.7% 0 179.02s 7,248 7,413 351,155

快速对比

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