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Trinity Large Thinking (medium) vs GLM 5.3 FlashX (low)

Trinity Large Thinking (medium) 平均分领先,为 6.1 vs 6.0。 GLM 5.3 FlashX (low) benchmark 成本更低,为 $0.157 vs $0.820。 GLM 5.3 FlashX (low) 更快,为 9.69s vs 84.01s,通过率为 49.3% vs 63.8%。

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
#232
总输出令牌
1,033,971
响应时间(平均)
84.01s
总成本
$0.820
排名
#238
总输出令牌
43,203
响应时间(平均)
9.69s
总成本
$0.157
推荐模型 GLM 5.3 FlashX (low)

它的得分接近这里的最高分(6.0 vs 6.1),同时成本比Trinity Large Thinking (medium)低约 5.2 倍。

详细对比

指标 Trinity Large Thinking Trinity Large Thinking medium 发布日期: 2026-07-28 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX low 发布日期: 2026-09-21
分数 6.1 6.0
排名 #232 #238
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.7 6.8
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 49.3% 63.8%
不稳定测试 7 9
总运行次数 69 69
每个结果成本 10.772 1.423
总成本 $0.820 $0.157
输入价格 $0.250 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $0.800 / 1M $1.250 / 1M
总输入令牌 319,352 277,028
输出令牌 158,447 11,965
推理令牌 875,524 31,238
响应时间(平均) 84.01s 9.69s
响应时间(最大) 525.14s 77.99s
响应时间(总计) 1932.24s 222.83s
参数量 398B 总计 (13B 激活) 320B 总计 (18B 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.

#232 Trinity Large Thinking

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

#238 GLM 5.3 FlashX

low
成本
$0.002
时间
8.4s
令牌
1,526 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
GLM 5.3 FlashX 5.5 7.4 44.4% 1 5.45s 7,317 382 4,760

快速对比

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