DeepSeek V3.2 (Reasoning) 对比 Trinity Large Thinking
DeepSeek V3.2 (Reasoning) vs Trinity Large Thinking. 要可靠地判断智能与成本的取舍，需要两个模型的智能评分和基准测试运行成本。缺失数据不能作为性能结论。
DeepSeekDeepSeek V3.2 (Reasoning)未排名 · 基准数据缺失
- 智能得分 (Intelligence Index)
- 21.50
- 基准测试费用（美元）
- -
- 智能得分 (Intelligence Index)
- 10.90
- 基准测试费用（美元）
- $518
这个模型系列的常见写法：深度求索。
结论
比较数据不完整
要可靠地判断智能与成本的取舍，需要两个模型的智能评分和基准测试运行成本。缺失数据不能作为性能结论。
| 指标 | DeepSeek V3.2 (Reasoning) | Trinity Large Thinking | 差异 |
|---|---|---|---|
| 智能分（越高越好） | 21.5 | 10.9 | −49.3% Trinity Large Thinking 智能低 49.3% |
| AA 总成本（越低越好） | 未公布 | $518.07 | — 无法比较 |
| 端到端时间（越低越好） | 未公布 | 8.78s | — 无法比较 |
| 每 100 万个代币的价格（输入/输出） | $0.28 / $0.42 | $0.25 / $0.90 | |
| 输入类型 | 未公布 | 未公布 |
一对一对比