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Trinity Large Thinking (low) vs Qwen3.5-35B-A3B

Trinity Large Thinking (low) 平均分领先,为 6.0 vs 5.9Qwen3.5-35B-A3B benchmark 成本更低,为 $0.151 vs $0.625Qwen3.5-35B-A3B 更快,为 12.73s vs 96.61s,通过率为 47.0% vs 39.4%

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
#215
总输出令牌
86,616
响应时间(平均)
12.73s
总成本
$0.151
推荐模型 Qwen3.5-35B-A3B

它的得分接近这里的最高分(5.9 vs 6.0),同时成本比Trinity Large Thinking (low)低约 4.2 倍。

详细对比

指标 Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking low 发布日期: 2026-07-28 Qwen3.5-35B-A3B Qwen3.5-35B-A3B none 发布日期: 2026-02-24
分数 6.0 5.9
排名 #208 #215
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.3 8.6
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 47.0% 39.4%
不稳定测试 5 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 8.221 1.841
总成本 $0.625 $0.151
输入价格 $0.250 / 1M $0.313 / 1M
输出价格 $0.800 / 1M $1.250 / 1M
总输入令牌 122,854 134,530
输出令牌 119,810 86,616
推理令牌 698,549 0
响应时间(平均) 96.61s 12.73s
响应时间(最大) 540.96s 209.15s
响应时间(总计) 2125.51s 279.97s
参数量 398B 总计 (13B 激活) 35B 总计 (3B 激活)
开放状态 权重可用 开源

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

#215 Qwen3.5-35B-A3B

none
成本
$0.005
时间
28.4s
令牌
4,518 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
Qwen3.5-35B-A3B 5.5 10.0 33.3% 0 1.39s 7,808 571 0

快速对比

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