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Trinity Large Thinking (low) vs GPT-5.6 Terra

Trinity Large Thinking (low) 平均分领先,为 6.0 vs 6.0GPT-5.6 Terra benchmark 成本更低,为 $0.280 vs $0.625GPT-5.6 Terra 更快,为 1.66s vs 96.61s,通过率为 47.0% vs 42.4%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-10

已对比模型

排名
#208
总输出令牌
818,359
响应时间(平均)
96.61s
总成本
$0.625
排名
#211
总输出令牌
6,221
响应时间(平均)
1.66s
总成本
$0.280
推荐模型 GPT-5.6 Terra

它的得分接近这里的最高分(6.0 vs 6.0),同时成本比Trinity Large Thinking (low)低约 2.2 倍。

详细对比

指标 Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking low 发布日期: 2026-07-28 GPT-5.6 Terra GPT-5.6 Terra none 发布日期: 2026-07-09
分数 6.0 6.0
排名 #208 #211
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.3 8.9
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 47.0% 42.4%
不稳定测试 5 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 8.221 4.356
总成本 $0.625 $0.280
输入价格 $0.250 / 1M $2.000 / 1M
输出价格 $0.800 / 1M $12.000 / 1M
总输入令牌 122,854 102,268
输出令牌 119,810 6,221
推理令牌 698,549 0
响应时间(平均) 96.61s 1.66s
响应时间(最大) 540.96s 10.07s
响应时间(总计) 2125.51s 36.54s
参数量 398B 总计 (13B 激活) ~1T 总计 (~60B 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.

#208 Trinity Large Thinking

low
成本
$0.021
时间
173.2s
令牌
24,586 tok

#211 GPT-5.6 Terra

none
成本
$0.030
时间
14.7s
令牌
2,082 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
GPT-5.6 Terra 5.5 10.0 33.3% 0 1.00s 7,302 336 0

快速对比

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