Română · beta. Traducerea a fost făcută automat și este încă în curs de revizuire. Citește pagina în engleză

Arcee-AI · pașaport de model

Trinity Large Preview

trinity-large-preview

Ponderi deschise
Licență Apache 2.0
398.6B parametri
Lansat 2026-01-27(repo HF creat)

General · LMArena: 1,379#175 din 396
Cea mai bună percentilă: 72.4Halucinații HHEM (Vectara)
Poziția în cohortă: 51.6mediană 55.7

Ce spun datele

Evaluat pe 6 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.

Cele mai slabe axe

9.9 pct — Factuality Arena (1,372)

Neuniform: 62,5 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 72.4 pct pe Halucinații HHEM (Vectara) față de 9.9 pct pe Factuality Arena.

Halucinații HHEM (Vectara)72.4 pct93.1%Verifică →
Programare61.6 pct1,443Verifică →
Prompturi dificile57.6 pct1,403Verifică →
Urmarea instrucțiunilor57.1 pct1,370Verifică →
General56.1 pct1,379Verifică →
Factuality Arena9.9 pct1,372Verifică →
WebDev ArenaNeevaluat
Vision ArenaNeevaluat
Search ArenaNeevaluat
Document ArenaNeevaluat
Agent ArenaNeevaluat
GPQA DiamondNeevaluat
AIME (matematică)Neevaluat
FrontierMathNeevaluat
SimpleQA VerifiedNeevaluat
ARC-AGI-2Neevaluat
Humanity's Last ExamNeevaluat
SimpleBenchNeevaluat
LiveBenchNeevaluat
BFCL v4 (apelare de funcții)Neevaluat
SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
Terminal-Bench 4.0Neevaluat
MMLU-Pro (Artificial Analysis)Neevaluat
LiveCodeBench (Artificial Analysis)Neevaluat
IFBench (Artificial Analysis)Neevaluat
SWE-bench VerifiedNeevaluat
Terminal-BenchNeevaluat

Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.

Cum îl rulezi

Rulează-l singur

Repositoryarcee-ai/Trinity-Large-Preview

Parametri398.6B

ArhitecturăAfmoeForCausalLM

LicențăApache 2.0

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "arcee-ai/Trinity-Large-Preview"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

Ollama

Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →

Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →

Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.

trinity-large-preview stands at 51.6 (raw mean 52.4) — measured on 6 of 27 axes.
pozițieșablonVerifică →
trinity-large-preview stands at 51.6 versus a cohort median of 55.7 across 112 models released within 180 days — below the peer median.
cohortășablonVerifică →

Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →