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Trinity Large Thinking (low) vs Minimax M3.1 Flash (medium)

平均分几乎持平,为 6.3 vs 6.3。 Minimax M3.1 Flash (medium) benchmark 成本更低,为 $0.000 vs $0.918。 Minimax M3.1 Flash (medium) 更快,为 19.52s vs 95.16s,通过率为 47.8% vs 55.1%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-19

已对比模型

排名
#264
总输出令牌
765,746
响应时间(平均)
95.16s
总成本
$0.918
排名
#256
总输出令牌
142,526
响应时间(平均)
19.52s
总成本
$0.000
推荐模型 Minimax M3.1 Flash (medium)

它在这里得分最高(6.3),同时响应速度比Trinity Large Thinking (low)快约 4.9 倍。

详细对比

指标 Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking low 发布日期: 2026-07-28 Minimax M3.1 Flash Minimax M3.1 Flash medium 发布日期: 2026-10-19 免费可用
分数 6.3 6.3
排名 #264 #256
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.1 6.9
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 47.8% 55.1%
不稳定测试 6 9
总运行次数 69 69
每个结果成本 9.163 0.000
总成本 $0.918 $0.000
输入价格 $0.250 / 1M $0.000 / 1M
输出价格 $0.800 / 1M $0.000 / 1M
缓存读取价格 $0.060 / 1M 不适用
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 347,980 363,168
输出令牌 121,898 10,380
推理令牌 720,302 132,146
响应时间(平均) 95.16s 19.52s
响应时间(最大) 540.96s 181.80s
响应时间(总计) 2188.74s 449.04s
参数量 398B 总计 (13B 激活) -
开放状态 权重可用 闭源

缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词;写入会存储提示词,可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。

模型生成展示

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#264 Trinity Large Thinking

low
成本
$0.021
时间
173.2s
令牌
24,586 tok

#256 Minimax M3.1 Flash

medium
成本
$0.000
时间
33.8s
令牌
4,936 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
Minimax M3.1 Flash 5.5 7.4 44.4% 1 9.40s 9,024 1,580 7,433

切换对比组合