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

Arcee · pașaport de model

Arcee AI: Trinity Large Thinking

trinity-large-thinking

Ponderi deschise
Licență Apache 2.0
398.6B parametri
262,144 context
Lansat 2026-04-01(repo HF creat)

General · LMArena: 1,367#183 din 396
Cea mai bună percentilă: 64.2IFBench (Artificial Analysis)
Poziția în cohortă: 44.8mediană 62.8

Ce spun datele

Evaluat pe 7 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.

Cele mai slabe axe

9.3 pct — Factuality Arena (1,371)
9.4 pct — WebDev Arena (1,238)

Neuniform: 54,9 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 64.2 pct pe IFBench (Artificial Analysis) față de 9.3 pct pe Factuality Arena.

IFBench (Artificial Analysis)64.2 pct56.3%Verifică →
Prompturi dificile54.3 pct1,385Verifică →
General54 pct1,367Verifică →
Urmarea instrucțiunilor54 pct1,359Verifică →
Programare53.2 pct1,413Verifică →
WebDev Arena9.4 pct1,238Verifică →
Factuality Arena9.3 pct1,371Verifică →
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
Halucinații HHEM (Vectara)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-Thinking

Parametri398.6B

ArhitecturăAfmoeForCausalLM

LicențăApache 2.0

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "arcee-ai/Trinity-Large-Thinking"
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 →

Folosește-l găzduit

ID de model APIarcee-ai/trinity-large-thinking

Lungime context262,144 tokeni

Ieșire maximă80,000 tokeni

Preț intrare$0.25 per 1M tokeni

Preț intrare din cache$0.06 per 1M tokeni

Preț ieșire$0.80 per 1M tokeni

Parametri API acceptați de acest endpoint

Include reasoningMax tokensReasoningTemperatureTool choiceTool callingTop-kTop-p

Exemplu de cerere

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"arcee-ai/trinity-large-thinking","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

Vezi pe OpenRouter →

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

trinity-large-thinking stands at 44.8 (raw mean 42.6) — measured on 7 of 27 axes.
pozițieșablonVerifică →
trinity-large-thinking stands at 44.8 versus a cohort median of 62.8 across 116 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 →