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

Trinity Large Thinking (low) 平均分领先,为 6.0 vs 6.0Qwen3.5-Flash benchmark 成本更低,为 $0.073 vs $0.625Qwen3.5-Flash 更快,为 25.28s vs 96.61s,通过率为 47.0% vs 34.9%

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
#214
总输出令牌
209,201
响应时间(平均)
25.28s
总成本
$0.073
推荐模型 Qwen3.5-Flash

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 8.6 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 none 发布日期: 2026-02-24
分数 6.0 6.0
排名 #208 #214
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.3 9.3
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 47.0% 34.9%
不稳定测试 5 2
总运行次数 66 66
每个结果成本 8.221 1.066
总成本 $0.625 $0.073
输入价格 $0.250 / 1M $0.065 / 1M
输出价格 $0.800 / 1M $0.260 / 1M
总输入令牌 122,854 282,356
输出令牌 119,810 209,201
推理令牌 698,549 0
响应时间(平均) 96.61s 25.28s
响应时间(最大) 540.96s 480.96s
响应时间(总计) 2125.51s 556.14s
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.

#208 Trinity Large Thinking

low
成本
$0.021
时间
173.2s
令牌
24,586 tok

#214 Qwen3.5-Flash

none
成本
$0.003
时间
47.4s
令牌
7,799 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 5.5 10.0 33.3% 0 850ms 7,913 519 0

快速对比

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