导航
AI BENCHY
Advertise here

Trinity Large Thinking (medium) vs GPT-5.6 Luna (low)

GPT-5.6 Luna (low) 平均分领先,为 6.2 vs 6.1GPT-5.6 Luna (low) benchmark 成本更低,为 $0.026 vs $0.798GPT-5.6 Luna (low) 更快,为 5.20s vs 85.44s,通过率为 48.5% vs 54.5%

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
#160
总输出令牌
26,286
响应时间(平均)
5.20s
总成本
$0.026
推荐模型 GPT-5.6 Luna (low)

它在这里得分最高(6.2),同时成本比Trinity Large Thinking (medium)低约 31.4 倍。

详细对比

指标 Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking medium 发布日期: 2026-07-28 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna low 发布日期: 2026-07-09
分数 6.1 6.2
排名 #169 #160
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.9 8.2
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 48.5% 54.5%
不稳定测试 6 5
总运行次数 66 66
每个结果成本 9.972 2.437
总成本 $0.798 $0.026
输入价格 $0.220 / 1M $0.100 / 1M
输出价格 $0.850 / 1M $0.600 / 1M
总输入令牌 118,486 96,355
输出令牌 156,166 8,213
推理令牌 860,619 18,073
响应时间(平均) 85.44s 5.20s
响应时间(最大) 525.14s 19.44s
响应时间(总计) 1879.75s 114.46s
参数量 398B 总计 (13B 激活) ~400B 总计 (~17B 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.

#169 Trinity Large Thinking

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

#160 GPT-5.6 Luna

low
成本
$0.011
时间
10.2s
令牌
1,897 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
GPT-5.6 Luna 5.5 10.0 33.3% 0 4.61s 7,302 557 3,535

快速对比

切换对比组合