- 排名
- #208
- 总输出令牌
- 818,359
- 响应时间（平均）
- 96.61s
- 总成本
- $0.625
Trinity Large Thinking (low) vs GPT-5 Nano (medium)
Trinity Large Thinking (low) 平均分领先，为 6.0 vs 6.0。 GPT-5 Nano (medium) benchmark 成本更低，为 $0.118 vs $0.625。 GPT-5 Nano (medium) 更快，为 54.20s vs 96.61s，通过率为 47.0% vs 54.5%。
已对比模型
- 排名
- #213
- 总输出令牌
- 282,437
- 响应时间（平均）
- 54.20s
- 总成本
- $0.118
推荐模型
GPT-5 Nano (medium)
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 5.3 倍。
详细对比
| 指标 | Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking low | GPT-5 Nano GPT-5 Nano medium |
|---|---|---|
| 分数 | 6.0 | 6.0 |
| 排名 | #208 | #213 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 8.3 | 6.6 |
| 尝试次数 | 66/66 | 66/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 47.0% | 54.5% |
| 不稳定测试 | 5 | 9 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 8.221 | 1.472 |
| 总成本 | $0.625 | $0.118 |
| 输入价格 | $0.250 / 1M | $0.050 / 1M |
| 输出价格 | $0.800 / 1M | $0.400 / 1M |
| 总输入令牌 | 122,854 | 94,944 |
| 输出令牌 | 119,810 | 12,037 |
| 推理令牌 | 698,549 | 270,400 |
| 响应时间（平均） | 96.61s | 54.20s |
| 响应时间（最大） | 540.96s | 227.89s |
| 响应时间（总计） | 2125.51s | 867.23s |
| 参数量 | 398B 总计 (13B 激活) | ~120B 总计 (~5B 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
#213 GPT-5 Nano
medium- 成本
- $0.006
- 时间
- 108.5s
- 令牌
- 13,209 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
| 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 | |
| GPT-5 Nano | 6.5 | 7.9 | 58.3% | 1 | 25.50s | 606 | 1,221 | 21,184 |
| 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 Nano | 7.0 | 7.7 | 55.6% | 1 | 41.62s | 7,305 | 740 | 41,152 |
| 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 | |
| GPT-5 Nano | 6.4 | 5.8 | 66.7% | 1 | 146.93s | 71,846 | 7,156 | 86,976 |
| 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 | |
| GPT-5 Nano | 3.7 | 1.7 | 50.0% | 2 | 21.42s | 7,140 | 453 | 10,560 |
| 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 | |
| GPT-5 Nano | 3.4 | 1.6 | 44.4% | 3 | 124.13s | 628 | 232 | 73,792 |
| 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 | |
| GPT-5 Nano | 4.1 | 10.0 | 0.0% | 0 | 17.51s | 477 | 202 | 4,608 |
| 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 | |
| GPT-5 Nano | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 15.64s | 660 | 312 | 4,736 |
| 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 | |
| GPT-5 Nano | 5.3 | 7.2 | 44.4% | 1 | 20.63s | 642 | 929 | 14,272 |
| 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 | |
| GPT-5 Nano | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 33.30s | 5,445 | 558 | 6,976 |
| 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 | |
| GPT-5 Nano | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 20.13s | 195 | 234 | 6,144 |
快速对比
切换对比组合
GPT-5 NanomediumvsQwen3.5-FlashnoneTrinity Large ThinkinglowvsGemini 2.5 FlashnoneTrinity Large ThinkinglowvsNemotron 3 Ultranone免费可用GPT-5 NanomediumvsQwen3.5-35B-A3BnoneTrinity Large ThinkinglowvsQwen3.5 Plus 2026-04-20noneTrinity Large ThinkinglowvsGemma 4 31Bnone免费可用Trinity Large ThinkinglowvsQwen3.6 FlashnoneGemini 2.5 FlashnonevsGPT-5 NanomediumTrinity Large ThinkinglowvsGPT-5.6 TerranoneTrinity Large ThinkinglowvsQwen3.5-FlashmediumTrinity Large ThinkinglowvsGemini 3.1 Flash LitenoneTrinity Large ThinkinglowvsQwen3.7 Flashnone