MiniMax-M3.1-Flash 对比 Trinity Large Thinking
哪个更划算： MiniMax-M3.1-Flash 通过 MiniMax 或 Trinity Large Thinking 通过 Arcee AI？来自 Artificial Analysis 和其他来源的情报、总基准测试成本和端到端时间，快照 2026-10-25。
需要权衡
结论
取决于你的预算
MiniMax-M3.1-Flash 的得分高 31.9 分（42.7 对 10.8），但运行基准测试的成本为对方的 1.2×（$283 对 $233；同属中端档）。 如果额外的智能值得多花的钱，选 MiniMax-M3.1-Flash；否则选 Trinity Large Thinking。
| 指标 | MiniMax-M3.1-Flash | Trinity Large Thinking | 差异 |
|---|---|---|---|
| 智能分（越高越好） | 42.7 | 10.8 | −74.7% Trinity Large Thinking 智能低 74.7% |
| AA 总成本（越低越好） | $283.18 | $232.95 | −17.7% Trinity Large Thinking 便宜 17.7% |
| 端到端时间（越低越好） | 23.83s | 8.34s | −65.0% Trinity Large Thinking 快 65.0% |
| 每 100 万个代币的价格（输入/输出） | $0.15 / $0.60 | $0.25 / $0.80 | |
| 输入类型 | 文字、图像 | 文本 |
Trinity Large Thinking 对比 MiniMax-M3.1-Flash：智能分低 74.7%，运行 AA 基准测试的成本低 17.7%，端到端时间快 65.0%。
今天的Pareto frontier
与帕累托前沿比较
- MiniMax-M3.1-Flash 超出边界：以相同或更低的成本， MiMo-V2.6-Pro $207 的得分为 46.30。
- Trinity Large Thinking 超出边界：以相同或更低的成本， MiMo-V2.6-Pro $207 的得分为 46.30。
MiniMax-M3.1-FlashTrinity Large Thinking今天的Pareto frontier可下载权重模型前沿（open-weights frontier）所有其他模型
一对一对比