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AI BENCHY
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Trinity Large Thinking (medium) vs Gemma 4 31B

平均分几乎持平，为 6.1 vs 6.1。 Gemma 4 31B benchmark 成本更低，为 $0.018 vs $0.798。 Gemma 4 31B 更快，为 5.41s vs 85.44s，通过率为 48.5% vs 43.9%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-08-14

排名
#169
总输出令牌
1,016,785
响应时间（平均）
85.44s
总成本
$0.798
排名
#171
总输出令牌
13,317
响应时间（平均）
5.41s
总成本
$0.018
推荐模型 Gemma 4 31B

它在这里得分最高（6.1），同时成本比Trinity Large Thinking (medium)低约 46.7 倍。

详细对比

指标 Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking medium 发布日期: 2026-07-28 Gemma 4 31B Gemma 4 31B none 发布日期: 2026-04-02 免费可用
分数 6.1 6.1
排名 #169 #171
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.9 9.6
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 48.5% 43.9%
不稳定测试 6 1
总运行次数 66 66
每个结果成本 9.972 0.366
总成本 $0.798 $0.018
输入价格 $0.220 / 1M $0.100 / 1M
输出价格 $0.850 / 1M $0.340 / 1M
总输入令牌 118,486 125,703
输出令牌 156,166 13,317
推理令牌 860,619 0
响应时间（平均） 85.44s 5.41s
响应时间（最大） 525.14s 29.95s
响应时间（总计） 1879.75s 108.12s
参数量 398B 总计 (13B 激活) 30.7B
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.

#169 Trinity Large Thinking

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

#171 Gemma 4 31B

none
成本
$0.001
时间
12.8s
令牌
795 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
Gemma 4 31B 5.5 10.0 33.3% 0 11.19s 8,381 735 0

快速对比

切换对比组合

Trinity Large ThinkingmediumvsQwen3.6 FlashnoneTrinity Large ThinkingmediumvsInklinglowTrinity Large ThinkingmediumvsGemini 3.1 Flash LitenoneTrinity Large ThinkingmediumvsQwen3.7 FlashnoneGemma 4 31Bnone免费可用vsInklinglowTrinity Large ThinkingmediumvsQwen3.5 Plus 2026-04-20noneGemma 4 31Bnone免费可用vsQwen3.5-FlashmediumGemma 4 31Bnone免费可用vsgpt-oss-120bmediumGemma 4 31Bnone免费可用vsQwen3.5-35B-A3BmediumTrinity Large ThinkingmediumvsGemini 3.1 Flash LiteminimalTrinity Large ThinkingmediumvsNemotron 3 Ultranone免费可用Trinity Large ThinkinglowvsGemma 4 31Bnone免费可用