导航
Advertise here

Trinity Large Thinking (low) vs Granite 4.2 8B (medium)

Trinity Large Thinking (low) 平均分领先,为 6.3 vs 6.1。 Granite 4.2 8B (medium) benchmark 成本更低,为 $0.029 vs $0.700。 Granite 4.2 8B (medium) 更快,为 50.47s vs 95.16s,通过率为 47.8% vs 37.7%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-01

已对比模型

排名
#222
总输出令牌
842,200
响应时间(平均)
95.16s
总成本
$0.700
排名
#235
总输出令牌
50,147
响应时间(平均)
50.47s
总成本
$0.029
推荐模型 Granite 4.2 8B (medium)

它的得分接近这里的最高分(6.1 vs 6.3),同时成本比Trinity Large Thinking (low)低约 24.9 倍。

详细对比

指标 Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking low 发布日期: 2026-07-28 Granite 4.2 8B Granite 4.2 8B medium 发布日期: 2026-09-02
分数 6.3 6.1
排名 #222 #235
可靠性 10.0 8.9
一致性 8.1 9.7
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 47.8% 37.7%
不稳定测试 6 1
总运行次数 69 69
每个结果成本 9.163 0.354
总成本 $0.700 $0.029
输入价格 $0.250 / 1M $0.060 / 1M
输出价格 $0.800 / 1M $0.250 / 1M
总输入令牌 347,980 259,708
输出令牌 121,898 16,567
推理令牌 720,302 33,580
响应时间(平均) 95.16s 50.47s
响应时间(最大) 540.96s 557.96s
响应时间(总计) 2188.74s 1160.91s
参数量 398B 总计 (13B 激活) 8B
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

#235 IBM: Granite 4.2 8B

medium
Provider returned error
成本
$0.000
时间
0.2s
令牌
0 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
Granite 4.2 8B 5.5 10.0 33.3% 0 12.09s 8,439 2,445 3,900

快速对比

切换对比组合