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Trinity Large Thinking (medium) vs Seed-2.0-Lite

Seed-2.0-Lite 平均分领先，为 6.2 vs 6.1。 Seed-2.0-Lite benchmark 成本更低，为 $0.066 vs $0.798。 Seed-2.0-Lite 更快，为 4.37s vs 85.44s，通过率为 48.5% vs 40.9%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-08-15

排名
#174
总输出令牌
1,016,785
响应时间（平均）
85.44s
总成本
$0.798
排名
#163
总输出令牌
14,744
响应时间（平均）
4.37s
总成本
$0.066
推荐模型 Seed-2.0-Lite

它在这里得分最高（6.2），同时成本比Trinity Large Thinking (medium)低约 12.3 倍。

详细对比

指标 Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking medium 发布日期: 2026-07-28 Seed-2.0-Lite Seed-2.0-Lite none 发布日期: 2026-02-14
分数 6.1 6.2
排名 #174 #163
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.9 8.9
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 48.5% 40.9%
不稳定测试 6 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 9.972 0.813
总成本 $0.798 $0.066
输入价格 $0.220 / 1M $0.250 / 1M
输出价格 $0.850 / 1M $2.000 / 1M
总输入令牌 118,486 142,206
输出令牌 156,166 14,744
推理令牌 860,619 0
响应时间（平均） 85.44s 4.37s
响应时间（最大） 525.14s 44.58s
响应时间（总计） 1879.75s 96.20s
参数量 398B 总计 (13B 激活) ~200B 总计 (~20B 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.

#174 Trinity Large Thinking

medium
成本
$0.016
时间
75.9s
令牌
19,401 tok

#163 Seed-2.0-Lite

none
成本
$0.005
时间
83.8s
令牌
2,311 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 7.5 10.0 66.7% 0 179.02s 7,248 7,413 351,155
Seed-2.0-Lite 5.6 10.0 33.3% 0 2.83s 8,215 410 0

快速对比

切换对比组合

Seed-2.0-LitenonevsGemma 4 31Bmedium免费可用Trinity Large ThinkingmediumvsQwen3.6 FlashnoneSeed-2.0-LitenonevsGPT-5.6 LunalowTrinity Large ThinkingmediumvsGemma 4 31Bnone免费可用Trinity Large ThinkingmediumvsInklinglowTrinity Large ThinkingmediumvsGemini 3.1 Flash LitenoneTrinity Large ThinkingmediumvsQwen3.7 FlashnoneTrinity Large ThinkingmediumvsQwen3.5 Plus 2026-04-20noneSeed-2.0-LitenonevsGemini 3.1 Flash LiteminimalTrinity Large ThinkingmediumvsGemini 3.1 Flash LiteminimalTrinity Large ThinkingmediumvsNemotron 3 Ultranone免费可用Seed-2.0-LitenonevsQwen3.5-35B-A3Bmedium