Fonti 4AFFIDABILITÀ 88%Affidabilità complessiva: 88%Quanto la fonte e le altre fonti del pin ne confermano le date.Media ponderata di quanto 4 fonti, compresa quella principale, confermano gli orari di inizio e fine del pin; una fonte conta la metà per ogni 180 giorni in più rispetto alla più recenteMostra tutti i pin con affidabilità pari o superiore al 75%
La prima voce è sempre la fonte del pin. L’affidabilità complessiva è una media ponderata di quanto ogni fonte conferma gli orari di inizio e fine indicati sopra; una fonte conta la metà per ogni 180 giorni in più rispetto alla più recente.
- [1]90%arcee.ai/blog/trinity-largearcee.ai· Postato il 12 ott 2026· Inizio 27 gen 2026 ✓· 45% del punteggio
Il post di Arcee[2] «Trinity Large: An Open 400B Sparse MoE Model» è datato 27 gen 2026 e dice «We're putting out three variants»; i repository Trinity-Large-TrueBase, Base e Preview su Hugging Face[4] sono stati tutti creati quel giorno.
- [2]85%Trinity-Large-Thinking: Scaling an Open Source Frontier Agent - Arcee AIarcee.ai· Pubblicato il 1 apr 2026· 21% del punteggio
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· Pubblicato il 19 feb 2026· 18% del punteggio
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· Pubblicato il 27 gen 2026· 16% del punteggio
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]
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