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Trinity Large Thinking (low) vs KAT-Coder-Pro V2.5 (medium)

Trinity Large Thinking (low) 平均分领先,为 6.3 vs 6.2。 KAT-Coder-Pro V2.5 (medium) benchmark 成本更低,为 $0.478 vs $0.700。 KAT-Coder-Pro V2.5 (medium) 更快,为 23.94s vs 95.16s,通过率为 47.8% vs 62.3%。

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
#226
总输出令牌
139,375
响应时间(平均)
23.94s
总成本
$0.478
推荐模型 KAT-Coder-Pro V2.5 (medium)

它的得分接近这里的最高分(6.2 vs 6.3),同时响应速度比Trinity Large Thinking (low)快约 4.0 倍。

详细对比

指标 Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking low 发布日期: 2026-07-28 KAT-Coder-Pro V2.5 KAT-Coder-Pro V2.5 medium 发布日期: 2026-07-14
分数 6.3 6.2
排名 #222 #226
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.1 7.2
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 8
总运行次数 69 69
每个结果成本 9.163 4.342
总成本 $0.700 $0.478
输入价格 $0.250 / 1M $0.740 / 1M
输出价格 $0.800 / 1M $2.960 / 1M
总输入令牌 347,980 87,916
输出令牌 121,898 7,213
推理令牌 720,302 132,162
响应时间(平均) 95.16s 23.94s
响应时间(最大) 540.96s 257.00s
响应时间(总计) 2188.74s 550.52s
参数量 398B 总计 (13B 激活) ~700B 总计 (~72B 激活)
开放状态 权重可用 闭源

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

#226 KAT-Coder-Pro V2.5

medium
成本
$0.009
时间
25.6s
令牌
2,939 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
KAT-Coder-Pro V2.5 7.8 10.0 66.7% 0 33.10s 7,893 416 33,658

快速对比

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