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

平均分几乎持平,为 6.0 vs 6.1Qwen3.5-Flash benchmark 成本更低,为 $0.073 vs $0.656Qwen3.5-Flash 更快,为 25.28s vs 96.78s,通过率为 48.5% vs 39.4%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-28

排名
#145
总输出令牌
815,220
响应时间(平均)
96.78s
总成本
$0.656
排名
#140
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

它在这里得分最高(6.1),同时成本比Trinity Large Thinking (low)低约 9.0 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 6.1
排名 #145 #140
可靠性 9.7 10.0
一致性 7.9 9.3
测试正确
尝试通过率 48.5% 39.4%
不稳定测试 6 2
总运行次数 66 66
每个结果成本 8.199 0.933
总成本 $0.656 $0.073
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 122,845 282,347
输出令牌 117,704 209,201
推理令牌 697,516 0
响应时间(平均) 96.78s 25.28s
响应时间(最大) 540.96s 480.96s
响应时间(总计) 2129.13s 556.24s

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#145 Trinity Large Thinking

low
成本
$0.021
时间
173.2s
令牌
24,586 tok

#140 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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