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Trinity Large Thinking (low) vs North Mini Code (medium)

Trinity Large Thinking (low) 平均分领先,为 6.0 vs 5.9North Mini Code (medium) benchmark 成本更低,为 $0.000 vs $0.656Trinity Large Thinking (low) 更快,为 96.78s vs 137.11s,通过率为 48.5% vs 48.5%

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
#154
总输出令牌
1,766,801
响应时间(平均)
137.11s
总成本
$0.000
推荐模型 Trinity Large Thinking (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 North Mini Code North Mini Code medium 发布日期: 2026-06-18 免费可用
分数 6.0 5.9
排名 #145 #154
可靠性 9.7 8.6
一致性 7.9 8.5
测试正确
尝试通过率 48.5% 48.5%
不稳定测试 6 4
总运行次数 66 58
每个结果成本 8.199 0.000
总成本 $0.656 $0.000
输入价格 $0.220 / 1M $0.000 / 1M
输出价格 $0.850 / 1M $0.000 / 1M
总输入令牌 122,845 81,813
输出令牌 117,704 424,772
推理令牌 697,516 1,342,029
响应时间(平均) 96.78s 137.11s
响应时间(最大) 540.96s 786.72s
响应时间(总计) 2129.13s 3016.42s

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

#154 North Mini Code

medium
成本
$0.000
时间
51.8s
令牌
12,460 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
North Mini Code 4.5 4.9 33.3% 2 320.43s 7,119 219,891 561,569

快速对比

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