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Trinity Large Thinking (low) vs Qwen3.5 Plus 2026-04-20

平均分几乎持平,为 6.0 vs 6.1Qwen3.5 Plus 2026-04-20 benchmark 成本更低,为 $0.122 vs $0.625Qwen3.5 Plus 2026-04-20 更快,为 13.10s vs 96.61s,通过率为 47.0% vs 43.9%

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
#206
总输出令牌
51,487
响应时间(平均)
13.10s
总成本
$0.122
推荐模型 Qwen3.5 Plus 2026-04-20

它在这里得分最高(6.1),同时成本比Trinity Large Thinking (low)低约 5.2 倍。

详细对比

指标 Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking low 发布日期: 2026-07-28 Qwen3.5 Plus 2026-04-20 Qwen3.5 Plus 2026-04-20 none 发布日期: 2026-04-20
分数 6.0 6.1
排名 #208 #206
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.3 8.7
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 47.0% 43.9%
不稳定测试 5 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 8.221 1.636
总成本 $0.625 $0.122
输入价格 $0.250 / 1M $0.300 / 1M
输出价格 $0.800 / 1M $1.800 / 1M
总输入令牌 122,854 94,477
输出令牌 119,810 51,487
推理令牌 698,549 0
响应时间(平均) 96.61s 13.10s
响应时间(最大) 540.96s 206.05s
响应时间(总计) 2125.51s 288.23s
参数量 398B 总计 (13B 激活) ~397B 总计 (~17B 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

#206 Qwen3.5 Plus 2026-04-20

none
成本
$0.008
时间
77.0s
令牌
4,369 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 Plus 2026-04-20 3.9 7.8 11.1% 1 1.69s 7,913 480 0

快速对比

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