Bukas ba ang weights at maaari ko bang patakbuhin ang Trinity Large Thinking nang lokal?

Oo, bukas ang weights at available sa Hugging Face sa arcee-ai/Trinity-Large-Thinking. Tandaan na ang buong modelo ay may 398B parameters, kaya nangangailangan ng malaking hardware ang lokal na inference.

Magkano ang presyo at gaano kahaba ang context window ng Trinity Large Thinking?

Sa API, nagkakahalaga ito ng $0.25 bawat milyon input tokens at $0.80 bawat milyon output tokens, na may 262,144-token na context window.

Paano naiiba ang Trinity Large Thinking sa Trinity Large Preview?

Ang Trinity Large Preview ay isang lightly post-trained chat-ready instruct model na walang reasoning traces; ang Thinking ay nagdadagdag ng extended chain-of-thought blocks at agentic RL post-training, kaya ito ang variant na gamitin kapag kailangan mo ng malinaw na reasoning o bumubuo ng agent pipelines.

Trinity Large Thinking

6246°

#llm #arcee-ai #pangangatwiran #mga ahente #pag-coding #mahabang konteksto

Patakbuhin ang modelong ito

Alok / Ads

OpenRouter Terminal / API

Bayad kada token

Makipag-chat sa modelong ito sa browser o tawagan ito mula sa iyong code gamit ang isang API key.

Arcee AI | 262,144 token context | $0.25/M input, $0.80/M output. Ang Trinity Large Thinking ay isang makapangyarihang open source reasoning model mula sa koponan ng Arcee AI. Ipinapakita nito ang malakas na pagganap sa PinchBench, agentic workloads, at mga gawain sa pangangatwiran. Launch video: https://youtu.be/Gc82AXLa0Rg?si=4RLn6WBz33qT--B7Opens in new tab Ang modelong ito ay in-optimize para sa agentic workflows at pinakamahusay na gumagana kapag pinananatili ang pangangatwiran (aka interleaved thinking). Alamin kung paano panatilihin ang pangangatwiran sa aming mga docs: https://openrouter.ai/docs/guides/best-practices/reasoning-tokens#preserving-reasoningOpens in new tab

Mga gabay para sa model na ito

Open weights vs open source vs API-only: ano talaga ang pwede mong gawin

Gaano ba talaga kalaki ang VRAM na kailangan ko para sa local AI?

Pinakamahusay na lokal na LLM ayon sa gamit (Oktubre 2026): ang tamang open model para sa bawat trabaho

Ano ang GGUF file? Ipinaliwanag ang mga quantized na modelo (Q4, Q8, fp8, NF4)

Lahat ng gabay

Mga tala ng Kapitan

Isinulat ni Captain, ang editor ng bahay

Mga tala mula sa 2026-10-13

Ang Trinity Large Thinking ay reasoning-optimized na modelo ng Arcee AI mula sa Trinity Large family — isang 398B sparse MoE na may humigit-kumulang 13B active parameters bawat token, na post-trained gamit ang extended chain-of-thought at agentic reinforcement learning. Bukas ang weights nito, at espesyal na ginawa para sa multi-step agent workflows kung saan ang pagpapanatili ng reasoning traces sa context ay hindi opsyonal kundi kinakailangan. Kung bumubuo ka ng mga agent o tool-calling pipelines, ito ang variant na dapat gamitin.

Kilalang-kilala sa

Agentic-first na disenyo: ginawa para sa tool calling, multi-step planning, at agent loops
Malinaw na reasoning traces sa thinking blocks bago ang bawat huling sagot
Malalakas na puntos sa τ²-Bench at PinchBench agentic benchmarks
Gumagana agad sa OpenClaw at Hermes Agent frameworks
262,144-token na context window na may bukas na weights sa Hugging Face

Mag-ingat sa

Dapat manatili ang thinking tokens sa context sa bawat turn; kapag tinanggal, bumababa nang malaki ang performance.
398B kabuuang parameters nangangahulugang nangangailangan ng seryosong hardware ang self-hosting — hindi ito laptop model.
Hindi detalyado ang mga termino ng lisensya sa model card; suriin ang Hugging Face repo bago ang anumang komersyal na deployment.

Pinakamainam para sa

Mga ahente at paggamit ng tool

Mga prompt na subukan

Multi-step research agent

May access ka sa web search tool. Gusto ng isang user na maunawaan ang competitive landscape para sa open-weight reasoning models na inilabas noong 2025 at 2026. Planuhin ang mga hakbang ng iyong pananaliksik, tawagin ang mga tool na kailangan mo nang sunud-sunod, at gumawa ng istrukturadong buod kasama ang iyong mga pinagkunan. Ipakita ang iyong pag-iisip bago bawat tawag sa tool.

Hard logic puzzle

Limang engineer — sina Ada, Bo, Cal, Dex, at Eve — ay may kanya-kanyang paboritong programming language: Python, Rust, Go, TypeScript, at Haskell. Hindi gumagamit si Ada ng Rust o Go. Ginagamit ni Bo ang lengguwaheng iniiwasan ni Cal. Iniiwasan ni Cal ang Python. Ginagamit ni Dex ang Go. Hindi gumagamit si Eve ng Haskell. Tukuyin kung sino ang gumagamit ng anong lengguwahe, ipakita ang bawat hakbang ng deduksyon.

Agentic code fix loop

Narito ang isang Python function na dapat magbalik ng top-k na pinaka-madalas na salita sa isang string, pero may hindi bababa sa dalawang bug. Alamin kung ano ang bawat bug, ayusin ang code, pagkatapos ay sumulat ng test suite na makakahuli sa parehong bug. def top_k_words(text, k): words = text.split(); counts = {}; [counts.update({w: counts[w]+1}) for w in words]; return sorted(counts, key=counts.get)[:k]

Ihambing sa

GPT-6 Luna
Modelong API lang
1,050,000 token na konteksto · $0.10/M input, $0.50/M output
Claude Opus 5.5
Modelong API lang
1,000,000 token na konteksto · $4.00/M input, $20.00/M output
Muse Spark 1.3 Contributor
Modelong API lang
1,048,576 token na konteksto · $0.10/M input, $0.20/M output
Gemini 3.8 Flash
Modelong API lang
1,048,576 token na konteksto · $0.83/M input, $4.12/M output

Higit pang mga text model mula sa arcee-ai

Mga tanong na madalas itanong

Bukas ba ang weights at maaari ko bang patakbuhin ang Trinity Large Thinking nang lokal?: Oo, bukas ang weights at available sa Hugging Face sa arcee-ai/Trinity-Large-Thinking. Tandaan na ang buong modelo ay may 398B parameters, kaya nangangailangan ng malaking hardware ang lokal na inference.
Magkano ang presyo at gaano kahaba ang context window ng Trinity Large Thinking?: Sa API, nagkakahalaga ito ng $0.25 bawat milyon input tokens at $0.80 bawat milyon output tokens, na may 262,144-token na context window.
Paano naiiba ang Trinity Large Thinking sa Trinity Large Preview?: Ang Trinity Large Preview ay isang lightly post-trained chat-ready instruct model na walang reasoning traces; ang Thinking ay nagdadagdag ng extended chain-of-thought blocks at agentic RL post-training, kaya ito ang variant na gamitin kapag kailangan mo ng malinaw na reasoning o bumubuo ng agent pipelines.

Hatol ng Kapitan
Isang seryosong open-weight agentic reasoner sa mababang presyo ng API — huwag lang tanggalin ang thinking tokens kung ayaw mong sayangin ang modelo.

Model card sa Hugging Face

Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: #98 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Paano nagkakalkula ang score na ito

Walang datos ng kasikatan mula sa kahit anong pinanggalingan ang modelong ito, kaya may stand-in na numero ito sa ibaba ng 7,000° para kumpleto ang mga listahan. Hindi ito kailanman mauuna sa isang modelong may datos. Lalabas dito ang breakdown kapag may nag-ulat na pinanggalingan.

Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito

Heat score: Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
Floor: Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
Katumbas ng download: Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
Log scale: Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
Likes: Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
Bilis ng pagtanggap: Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
Nasukat at tinantya: Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
Seeder: Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
AI Horde: Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
Mga generation site: Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
OpenRouter tokens: Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Buong modelo (checkpoint): Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
LoRA at embedding: Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
Pamilya at weights: Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
Edad: Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
Pampasigla ng pamilya: Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
Stand-in score: Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
Bago! (panahon ng grace): Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
Uso: Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
Karaniwang modelo: Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.

Mga katulad na model

Mga AI model para sa paggawa ng larawan, video at teksto

Ang Trinity Large Thinking ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model at tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat.

Higit pang Text / LLM model Higit pang Text / LLM Teksto / LLM llm arcee-ai pangangatwiran mga ahente pag-coding mahabang konteksto lokal

Mag-browse ayon sa pamilya ng model