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Trinity Large Thinking (low) vs Gemma 4 31B (medium)

Gemma 4 31B (medium) 平均分领先,为 6.2 vs 6.0Gemma 4 31B (medium) benchmark 成本更低,为 $0.100 vs $0.658Gemma 4 31B (medium) 更快,为 78.59s vs 96.61s,通过率为 47.0% vs 65.2%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-20

排名
#181
总输出令牌
818,359
响应时间(平均)
96.61s
总成本
$0.658
排名
#166
总输出令牌
267,421
响应时间(平均)
78.59s
总成本
$0.100
推荐模型 Gemma 4 31B (medium)

它在这里得分最高(6.2),同时成本比Trinity Large Thinking (low)低约 6.6 倍。

详细对比

指标 Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking low 发布日期: 2026-07-28 Gemma 4 31B Gemma 4 31B medium 发布日期: 2026-04-02 免费可用
分数 6.0 6.2
排名 #181 #166
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.3 8.7
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 47.0% 65.2%
不稳定测试 5 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 8.221 1.152
总成本 $0.658 $0.100
输入价格 $0.220 / 1M $0.090 / 1M
输出价格 $0.850 / 1M $0.340 / 1M
总输入令牌 122,854 94,969
输出令牌 119,810 34,399
推理令牌 698,549 233,022
响应时间(平均) 96.61s 78.59s
响应时间(最大) 540.96s 437.40s
响应时间(总计) 2125.51s 1571.84s
参数量 398B 总计 (13B 激活) 30.7B
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.

#181 Trinity Large Thinking

low
成本
$0.021
时间
173.2s
令牌
24,586 tok

#166 Gemma 4 31B

medium
成本
$0.002
时间
45.7s
令牌
2,696 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
Gemma 4 31B 4.3 5.8 22.2% 1 219.76s 5,568 11,098 33,212

快速对比

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