Referências 488% DE CONFIANÇAConfiança geral: 88%Quanto a fonte e as referências do pin sustentam suas datas.Média ponderada de quanto 4 referências, incluindo a fonte, sustentam os horários de início e fim do pin; uma referência conta metade a cada 180 dias a mais em relação à mais recenteMostrar todos os pins com confiança de 75% ou mais
A primeira entrada é sempre a fonte do pin. A confiança geral é uma média ponderada de quanto cada referência sustenta os horários de início e fim usados acima; uma referência conta metade a cada 180 dias a mais em relação à mais recente.
- [1]90%arcee.ai/blog/trinity-largearcee.ai· Postado em 12 de out. de 2026· Início 27 de jan. de 2026 ✓· 45% da pontuação
A publicação da Arcee[2] «Trinity Large: An Open 400B Sparse MoE Model» é datada de 27 jan 2026 e diz «We're putting out three variants»; os repositórios Trinity-Large-TrueBase, Base e Preview no Hugging Face[4] foram todos criados nesse dia.
- [2]85%Trinity-Large-Thinking: Scaling an Open Source Frontier Agent - Arcee AIarcee.ai· Publicado em 1 de abr. de 2026· 21% da pontuação
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 em 19 de fev. de 2026· 18% da pontuação
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 em 27 de jan. de 2026· 16% da pontuação
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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