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Trinity Large Thinking (low) vs Dots 3 Note Preview (medium)

Trinity Large Thinking (low) 平均分领先,为 6.0 vs 5.9Dots 3 Note Preview (medium) benchmark 成本更低,为 $0.000 vs $0.658Dots 3 Note Preview (medium) 更快,为 67.13s vs 96.61s,通过率为 47.0% vs 57.6%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-15

排名
#179
总输出令牌
818,359
响应时间(平均)
96.61s
总成本
$0.658
排名
#188
总输出令牌
679,539
响应时间(平均)
67.13s
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 Dots 3 Note Preview Dots 3 Note Preview medium 发布日期: 2026-08-14 免费可用
分数 6.0 5.9
排名 #179 #188
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.3 7.1
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 47.0% 57.6%
不稳定测试 5 8
总运行次数 66 66
每个结果成本 8.221 0.000
总成本 $0.658 $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 122,854 94,639
输出令牌 119,810 108,013
推理令牌 698,549 571,526
响应时间(平均) 96.61s 67.13s
响应时间(最大) 540.96s 459.19s
响应时间(总计) 2125.51s 1476.95s
参数量 398B 总计 (13B 激活) 280B 总计 (16B 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.

#179 Trinity Large Thinking

low
成本
$0.021
时间
173.2s
令牌
24,586 tok

#188 Dots 3 Note Preview

medium
成本
$0.000
时间
585.4s
令牌
12,198 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
Dots 3 Note Preview 4.2 5.1 33.3% 2 309.15s 7,368 29,392 373,137

快速对比

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