Referencias 488% DE CONFIANZAConfianza general: 88%Hasta qué punto la fuente y las referencias del pin respaldan sus fechas.Media ponderada de la firmeza con la que 4 referencias, incluida la fuente, respaldan las horas de inicio y fin del pin; una referencia cuenta la mitad por cada 180 días que sea más antigua que la más recienteMostrar todos los pines con un 75% de confianza o más
La primera entrada es siempre la fuente del pin. La confianza global es una media ponderada de la firmeza con la que cada referencia respalda las horas de inicio y fin usadas arriba; una referencia cuenta la mitad por cada 180 días que sea más antigua que la más reciente.
- [1]90%arcee.ai/blog/trinity-largearcee.ai· Publicado el 12 oct 2026· Empieza 27 ene 2026 ✓· 45% de la puntuación
La entrada de Arcee[2] «Trinity Large: An Open 400B Sparse MoE Model» está fechada el 27 ene 2026 y dice «We're putting out three variants»; los repositorios Trinity-Large-TrueBase, Base y Preview en Hugging Face[4] se crearon todos ese día.
- [2]85%Trinity-Large-Thinking: Scaling an Open Source Frontier Agent - Arcee AIarcee.ai· Publicado el 1 abr 2026· 21% de la puntuación
Arcee's[1] April follow-up: Preview was a light instruct post-train, crossed 3.37 trillion tokens served on OpenRouter in two months, and was succeeded by the reasoning Trinity-Large-Thinking.
- [3]85%Arcee Trinity Large Technical Report - arXivarxiv.org· Publicado el 19 feb 2026· 18% de la puntuación
The technical report submitted 19 February 2026: 400B total and 13B active parameters, 17T tokens, SMEBU expert load balancing, Muon optimizer, no loss spikes, plus the Trinity Mini (26B, 3B active) and Nano (6B, 1B active) models.[1]
- [4]90%arcee-ai/Trinity-Large-Preview - Hugging Facehuggingface.co· Publicado el 27 ene 2026· 16% de la puntuación
Model card: about 398B total and 13B active, 256 experts with 4 active, 6 dense layers, 17T pretraining tokens on 2,048 B300 GPUs, 20B tokens of instruction tuning, and MMLU 87.2 and AIME 2025 24.0 against Llama 4 Maverick's 85.5 and 19.3.[1]
Sugerir una corrección
¿Falta algo o hay un error? Dilo con tus palabras: un enlace que respalde este pin, otra fecha de inicio o fin y por qué, o un dato que falta o está mal. La IA lo contrasta con las fuentes del pin, busca otras mejores y añade cualquier página que te dé la razón. Las fuentes del propio pin siguen contando más. La IA también mira las imágenes: una que muestra otra cosa, o la muestra mal, pasa al final o se sustituye.