Tài liệu tham khảo 4ĐỘ TIN CẬY 88%Độ tin cậy tổng thể: 88%Mức độ nguồn và tài liệu tham khảo của ghim củng cố các ngày của nó.Trung bình có trọng số về mức độ 4 tài liệu, gồm cả nguồn, ủng hộ thời điểm bắt đầu và kết thúc của ghim; một tài liệu được tính giảm một nửa cho mỗi 180 ngày cũ hơn tài liệu mới nhấtHiện tất cả ghim có độ tin cậy từ 75% trở lên

Mục đầu tiên luôn là nguồn của ghim. Độ tin cậy tổng thể là trung bình có trọng số về mức độ mỗi tài liệu ủng hộ thời điểm bắt đầu và kết thúc được dùng ở trên; một tài liệu được tính giảm một nửa cho mỗi 180 ngày cũ hơn tài liệu mới nhất.

• [1]90%
  arcee.ai/blog/trinity-large

  arcee.ai· Đăng 12 thg 10, 2026· Bắt đầu 27 thg 1, 2026 ✓· 45% điểm số

  Bài đăng của Arcee^[2] "Trinity Large: An Open 400B Sparse MoE Model" đề ngày 27 thg 1, 2026 và nêu "We're putting out three variants"; các kho Trinity-Large-TrueBase, Base và Preview trên Hugging Face^[4] đều được tạo vào ngày đó.

• [2]85%
  Trinity-Large-Thinking: Scaling an Open Source Frontier Agent - Arcee AI

  arcee.ai· Xuất bản 1 thg 4, 2026· 21% điểm số

  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 - arXiv

  arxiv.org· Xuất bản 19 thg 2, 2026· 18% điểm số

  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 Face

  huggingface.co· Xuất bản 27 thg 1, 2026· 16% điểm số

  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]

Đề xuất chỉnh sửa

Thiếu hay sai điều gì? Hãy nói bằng lời của bạn: một liên kết củng cố ghim này, một ngày bắt đầu hoặc kết thúc khác kèm lý do, hoặc một thông tin còn thiếu hay sai. AI đối chiếu với các nguồn của ghim này, tìm nguồn tốt hơn và thêm mọi trang ủng hộ bạn. Các nguồn của chính ghim vẫn được tính nhiều nhất. Hình ảnh thể hiện nội dung khác hoặc thể hiện kém cũng được xem xét, rồi bị hạ xuống hoặc thay thế.