- 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 KAT-Coder-Pro V2.5
Trinity Large Thinking (low) 平均分领先，为 6.3 vs 6.1。 KAT-Coder-Pro V2.5 benchmark 成本更低，为 $0.487 vs $0.700。 KAT-Coder-Pro V2.5 更快，为 24.96s vs 95.16s，通过率为 47.8% vs 68.1%。
已对比模型
- 排名
- #236
- 总输出令牌
- 139,572
- 响应时间（平均）
- 24.96s
- 总成本
- $0.487
推荐模型
KAT-Coder-Pro V2.5
它的得分接近这里的最高分（6.1 vs 6.3），同时响应速度比Trinity Large Thinking (low)快约 3.8 倍。
详细对比
| 指标 | Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking low | KAT-Coder-Pro V2.5 KAT-Coder-Pro V2.5 none |
|---|---|---|
| 分数 | 6.3 | 6.1 |
| 排名 | #222 | #236 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 8.1 | 7.1 |
| 尝试次数 | 69/69 | 69/69 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 47.8% | 68.1% |
| 不稳定测试 | 6 | 8 |
| 总运行次数 | 69 | 69 |
| 每个结果成本 | 9.163 | 4.419 |
| 总成本 | $0.700 | $0.487 |
| 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 | 98,508 |
| 输出令牌 | 121,898 | 139,572 |
| 推理令牌 | 720,302 | 0 |
| 响应时间（平均） | 95.16s | 24.96s |
| 响应时间（最大） | 540.96s | 335.41s |
| 响应时间（总计） | 2188.74s | 574.12s |
| 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
#236 KAT-Coder-Pro V2.5
none- 成本
- $0.010
- 时间
- 29.0s
- 令牌
- 3,439 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 | |
| KAT-Coder-Pro V2.5 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 1.90s | 0 | 0 | 0 |
| 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 | |
| KAT-Coder-Pro V2.5 | 8.7 | 7.9 | 91.7% | 1 | 4.58s | 672 | 3,998 | 0 |
| 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 | 6.1 | 4.7 | 66.7% | 2 | 22.52s | 7,893 | 22,440 | 0 |
| 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 | |
| KAT-Coder-Pro V2.5 | 4.1 | 5.0 | 33.3% | 1 | 183.08s | 70,881 | 77,889 | 0 |
| 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 | |
| KAT-Coder-Pro V2.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.07s | 7,776 | 2,361 | 0 |
| 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 | |
| KAT-Coder-Pro V2.5 | 4.1 | 4.4 | 44.5% | 2 | 24.90s | 780 | 24,683 | 0 |
| 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 | |
| KAT-Coder-Pro V2.5 | 4.8 | 3.2 | 33.3% | 1 | 5.16s | 516 | 1,067 | 0 |
| 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 | |
| KAT-Coder-Pro V2.5 | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.61s | 699 | 1,084 | 0 |
| 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 | |
| KAT-Coder-Pro V2.5 | 8.2 | 7.2 | 88.9% | 1 | 3.03s | 696 | 1,929 | 0 |
| 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 | |
| KAT-Coder-Pro V2.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.93s | 8,391 | 1,103 | 0 |
| 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 | |
| KAT-Coder-Pro V2.5 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 9.91s | 204 | 3,018 | 0 |
快速对比
切换对比组合
Trinity Large ThinkinglowvsDeepSeek V3.2mediumTrinity Large ThinkinglowvsSpace Bunny AlphamediumGranite 4.2 8BmediumvsKAT-Coder-Pro V2.5noneTrinity Large ThinkinglowvsDeepSeek V4 Flash 0423noneTrinity Large ThinkinglowvsGrok 4.20mediumTrinity Large ThinkinglowvsQwen3.5 Plus 2026-02-15noneTrinity Large ThinkinglowvsSolar Pro 4highTrinity Large ThinkingmediumvsKAT-Coder-Pro V2.5noneTrinity Large ThinkinglowvsSpace Bunny AlphaxhighTrinity Large ThinkinglowvsQwen3.6 27BnoneTrinity Large ThinkinglowvsKAT-Coder-Pro V2.5mediumTrinity Large ThinkinglowvsQwen3.5-35B-A3Bmedium