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Trinity Large Thinking (low) vs Qwen3.6 27B

Qwen3.6 27B 平均分领先,为 6.3 vs 6.3。 Qwen3.6 27B benchmark 成本更低,为 $0.147 vs $0.700。 Qwen3.6 27B 更快,为 12.71s vs 95.16s,通过率为 47.8% vs 47.8%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-01

已对比模型

排名
#222
总输出令牌
842,200
响应时间(平均)
95.16s
总成本
$0.700
排名
#213
总输出令牌
20,816
响应时间(平均)
12.71s
总成本
$0.147
推荐模型 Qwen3.6 27B

它在这里得分最高(6.3),同时成本比Trinity Large Thinking (low)低约 4.8 倍。

详细对比

指标 Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking low 发布日期: 2026-07-28 Qwen3.6 27B Qwen3.6 27B none 发布日期: 2026-04-20
分数 6.3 6.3
排名 #222 #213
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.1 7.7
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 47.8% 47.8%
不稳定测试 6 6
总运行次数 69 69
每个结果成本 9.163 1.874
总成本 $0.700 $0.147
输入价格 $0.250 / 1M $0.320 / 1M
输出价格 $0.800 / 1M $3.200 / 1M
总输入令牌 347,980 250,919
输出令牌 121,898 20,816
推理令牌 720,302 0
响应时间(平均) 95.16s 12.71s
响应时间(最大) 540.96s 156.31s
响应时间(总计) 2188.74s 292.29s
参数量 398B 总计 (13B 激活) 27B
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.

#222 Trinity Large Thinking

low
成本
$0.021
时间
173.2s
令牌
24,586 tok

#213 Qwen3.6 27B

none
成本
$0.009
时间
83.0s
令牌
4,549 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
Qwen3.6 27B 5.5 10.0 33.3% 0 4.16s 7,913 539 0

快速对比

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