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Trinity Large Thinking (low) vs Step 3.5 Flash (medium)

Trinity Large Thinking (low) 平均分领先,为 6.0 vs 5.9Step 3.5 Flash (medium) benchmark 成本更低,为 $0.132 vs $0.625Trinity Large Thinking (low) 更快,为 96.61s vs 191.63s,通过率为 47.0% vs 50.0%

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
#216
总输出令牌
568,536
响应时间(平均)
191.63s
总成本
$0.132
推荐模型 Step 3.5 Flash (medium)

它的得分接近这里的最高分(5.9 vs 6.0),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 Step 3.5 Flash Step 3.5 Flash medium 发布日期: 2026-02-01
分数 6.0 5.9
排名 #208 #216
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.3 8.6
尝试次数 66/66 63/66
测试正确
尝试通过率 47.0% 50.0%
不稳定测试 5 2
总运行次数 66 63
每个结果成本 8.221 0.858
总成本 $0.625 $0.132
输入价格 $0.250 / 1M $0.100 / 1M
输出价格 $0.800 / 1M $0.300 / 1M
总输入令牌 122,854 65,716
输出令牌 119,810 189,424
推理令牌 698,549 379,112
响应时间(平均) 96.61s 191.63s
响应时间(最大) 540.96s 1597.85s
响应时间(总计) 2125.51s 3066.07s
参数量 398B 总计 (13B 激活) 196B 总计 (11B 激活)
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.

#208 Trinity Large Thinking

low
成本
$0.021
时间
173.2s
令牌
24,586 tok

#216 Step 3.5 Flash

medium
成本
$0.008
时间
277.1s
令牌
23,695 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
Step 3.5 Flash 2.4 5.2 0.0% 0 258.38s 2,211 13,207 22,429

快速对比

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