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Trinity Large Thinking (low) vs Qwen3.5-Flash (medium)

Qwen3.5-Flash (medium) 平均分领先,为 6.1 vs 6.0Qwen3.5-Flash (medium) benchmark 成本更低,为 $0.142 vs $0.658Qwen3.5-Flash (medium) 更快,为 84.44s vs 96.61s,通过率为 47.0% vs 65.2%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-14

排名
#174
总输出令牌
818,359
响应时间(平均)
96.61s
总成本
$0.658
排名
#167
总输出令牌
512,846
响应时间(平均)
84.44s
总成本
$0.142
推荐模型 Qwen3.5-Flash (medium)

它在这里得分最高(6.1),同时成本比Trinity Large Thinking (low)低约 4.7 倍。

详细对比

指标 Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking low 发布日期: 2026-07-28 Qwen3.5-Flash Qwen3.5-Flash medium 发布日期: 2026-02-24
分数 6.0 6.1
排名 #174 #167
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.3 7.8
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 47.0% 65.2%
不稳定测试 5 6
总运行次数 66 66
每个结果成本 8.221 1.491
总成本 $0.658 $0.142
输入价格 $0.220 / 1M $0.065 / 1M
输出价格 $0.850 / 1M $0.260 / 1M
总输入令牌 122,854 118,508
输出令牌 119,810 35,457
推理令牌 698,549 477,389
响应时间(平均) 96.61s 84.44s
响应时间(最大) 540.96s 515.38s
响应时间(总计) 2125.51s 1773.20s
参数量 398B 总计 (13B 激活) ~35B 总计 (~3B 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.

#174 Trinity Large Thinking

low
成本
$0.021
时间
173.2s
令牌
24,586 tok

#167 Qwen3.5-Flash

medium
成本
$0.002
时间
25.8s
令牌
4,294 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-Flash 3.7 7.2 22.2% 1 58.87s 6,685 302 90,081

快速对比

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