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Trinity Large Thinking (low) vs Space Bunny Alpha (medium)

平均分几乎持平,为 6.3 vs 6.3。 Space Bunny Alpha (medium) benchmark 成本更低,为 $0.000 vs $0.700。 Space Bunny Alpha (medium) 更快,为 32.88s vs 95.16s,通过率为 47.8% vs 55.1%。

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
#220
总输出令牌
192,115
响应时间(平均)
32.88s
总成本
$0.000
推荐模型 Trinity Large Thinking (low)

它在本次比较中得分最高(6.3),并且在全部 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。

详细对比

指标 Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking low 发布日期: 2026-07-28 Space Bunny Alpha Space Bunny Alpha medium 发布日期: 2026-09-24
分数 6.3 6.3
排名 #222 #220
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.1 8.2
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 47.8% 55.1%
不稳定测试 6 5
总运行次数 69 69
每个结果成本 9.163 0.000
总成本 $0.700 $0.000
输入价格 $0.250 / 1M $0.000 / 1M
输出价格 $0.800 / 1M $0.000 / 1M
总输入令牌 347,980 267,840
输出令牌 121,898 192,115
推理令牌 720,302 0
响应时间(平均) 95.16s 32.88s
响应时间(最大) 540.96s 197.32s
响应时间(总计) 2188.74s 756.28s
参数量 398B 总计 (13B 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.

#222 Trinity Large Thinking

low
成本
$0.021
时间
173.2s
令牌
24,586 tok

#220 Space Bunny Alpha

medium
成本
$0.000
时间
35.4s
令牌
4,894 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
Space Bunny Alpha 5.4 7.2 44.4% 1 6.82s 8,493 6,691 0

快速对比

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