- 排名
- #222
- 总输出令牌
- 842,200
- 响应时间（平均）
- 95.16s
- 总成本
- $0.700
Trinity Large Thinking (low) vs DeepSeek V3.2 (medium)
平均分几乎持平，为 6.3 vs 6.3。 DeepSeek V3.2 (medium) benchmark 成本更低，为 $0.145 vs $0.700。 DeepSeek V3.2 (medium) 更快，为 70.08s vs 95.16s，通过率为 47.8% vs 62.3%。
已对比模型
- 排名
- #221
- 总输出令牌
- 143,160
- 响应时间（平均）
- 70.08s
- 总成本
- $0.145
推荐模型
DeepSeek V3.2 (medium)
它在这里得分最高（6.3），同时成本比Trinity Large Thinking (low)低约 4.8 倍。
详细对比
| 指标 | Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking low | DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 medium |
|---|---|---|
| 分数 | 6.3 | 6.3 |
| 排名 | #222 | #221 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 8.1 | 7.5 |
| 尝试次数 | 69/69 | 69/69 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 47.8% | 62.3% |
| 不稳定测试 | 6 | 7 |
| 总运行次数 | 69 | 69 |
| 每个结果成本 | 9.163 | 1.250 |
| 总成本 | $0.700 | $0.145 |
| 输入价格 | $0.250 / 1M | $0.280 / 1M |
| 输出价格 | $0.800 / 1M | $0.420 / 1M |
| 总输入令牌 | 347,980 | 306,662 |
| 输出令牌 | 121,898 | 17,819 |
| 推理令牌 | 720,302 | 125,341 |
| 响应时间（平均） | 95.16s | 70.08s |
| 响应时间（最大） | 540.96s | 376.10s |
| 响应时间（总计） | 2188.74s | 1611.86s |
| 参数量 | 398B 总计 (13B 激活) | 671B 总计 (37B 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.
#222 Trinity Large Thinking
low- 成本
- $0.021
- 时间
- 173.2s
- 令牌
- 24,586 tok
#221 DeepSeek V3.2
medium- 成本
- $0.001
- 时间
- 53.6s
- 令牌
- 1,932 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
| 智能体任务 | 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 | 7.4 | 3.8 | 66.7% | 1 | 63.23s | 225,126 | 2,088 | 21,753 | |
| DeepSeek V3.2 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 106.33s | 205,606 | 5,987 | 8,386 |
| 反AI技巧 | 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 | 8.3 | 10.0 | 75.0% | 0 | 5.70s | 663 | 1,451 | 5,431 | |
| DeepSeek V3.2 | 8.2 | 7.9 | 83.3% | 1 | 24.23s | 448 | 3,247 | 6,953 |
| 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 | |
| DeepSeek V3.2 | 6.0 | 7.2 | 55.6% | 1 | 248.68s | 5,717 | 649 | 52,014 |
| 综合 | 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 | 5.2 | 6.0 | 33.3% | 1 | 291.02s | 99,467 | 9,848 | 234,039 | |
| DeepSeek V3.2 | 7.3 | 5.8 | 83.3% | 1 | 79.92s | 76,997 | 5,219 | 24,229 |
| 数据解析与提取 | 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 | 7.3 | 5.8 | 83.3% | 1 | 14.30s | 6,906 | 459 | 9,451 | |
| DeepSeek V3.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 36.09s | 7,388 | 207 | 7,693 |
| 领域专项 | 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 | 2.9 | 7.2 | 11.1% | 1 | 140.26s | 756 | 72,049 | 217,598 | |
| DeepSeek V3.2 | 2.9 | 4.4 | 22.2% | 2 | 22.94s | 481 | 19 | 6,779 |
| 通用智能 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 12.65s | 501 | 5,138 | 5,695 | |
| DeepSeek V3.2 | 3.4 | 2.5 | 33.3% | 1 | 58.29s | 314 | 49 | 2,189 |
| 指令遵循 | 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 | 4.4 | 6.8 | 16.7% | 1 | 4.07s | 684 | 45 | 3,710 | |
| DeepSeek V3.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 35.78s | 627 | 1,397 | 2,845 |
| 谜题求解 | 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 | 6.3 | 7.9 | 44.4% | 1 | 3.28s | 678 | 2,625 | 3,077 | |
| DeepSeek V3.2 | 7.0 | 7.2 | 55.6% | 1 | 37.69s | 594 | 518 | 6,375 |
| 工具调用 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.19s | 7,551 | 299 | 1,430 | |
| DeepSeek V3.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 34.81s | 8,307 | 507 | 859 |
| 常识问答 | 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 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 2.10s | 207 | 857 | 877 | |
| DeepSeek V3.2 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 83.99s | 183 | 20 | 7,019 |
快速对比
切换对比组合
Trinity Large ThinkinglowvsSpace Bunny AlphamediumTrinity Large ThinkinglowvsDeepSeek V4 Flash 0423noneTrinity Large ThinkinglowvsGrok 4.20mediumDeepSeek V3.2mediumvsQwen3.5 Plus 2026-02-15noneDeepSeek V3.2mediumvsSolar Pro 4highDeepSeek V3.2mediumvsGemini 3.1 Flash LitelowTrinity Large ThinkinglowvsQwen3.5 Plus 2026-02-15noneTrinity Large ThinkinglowvsSolar Pro 4highDeepSeek V3.2mediumvsGemini 3.1 Flash Lite PreviewlowDeepSeek V3.2mediumvsGemini 3.5 Flash LitelowTrinity Large ThinkinglowvsSpace Bunny AlphaxhighDeepSeek V3.2mediumvsSpace Bunny Alphaxhigh