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Trinity Large Thinking — low 对比 medium

low 平均分领先,为 6.0 vs 6.0low benchmark 成本更低,为 $0.656 vs $0.792medium 更快,为 84.96s vs 96.78s,通过率为 48.5% vs 45.5%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-28

排名
#145
总输出令牌
815,220
响应时间(平均)
96.78s
总成本
$0.656
排名
#150
总输出令牌
1,002,646
响应时间(平均)
84.96s
总成本
$0.792
推荐模型 low

它在本次比较中得分最高(6.0),并且在全部 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。

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 6.0
排名 #145 #150
可靠性 9.7 10.0
一致性 7.9 7.6
测试正确
尝试通过率 48.5% 45.5%
不稳定测试 6 7
总运行次数 66 66
每个结果成本 8.199 11.308
总成本 $0.656 $0.792
输入价格 $0.220 / 1M $0.220 / 1M
输出价格 $0.850 / 1M $0.850 / 1M
总输入令牌 122,845 118,477
输出令牌 117,704 148,823
推理令牌 697,516 853,823
响应时间(平均) 96.78s 84.96s
响应时间(最大) 540.96s 525.14s
响应时间(总计) 2129.13s 1869.16s

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#145 Trinity Large Thinking

low
成本
$0.021
时间
173.2s
令牌
24,586 tok

#150 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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