Arcee AI/OtherAktiv

Trinity Large Thinking

Trinity-Large-Thinking is a reasoning-optimized variant of Arcee AI's Trinity-Large family — a 398B-parameter sparse Mixture-of-Experts (MoE) model with approximately 13B active parameters per token. Built on Trinity-Large-Base and post-trained with extended chain-of-thought reasoning and agentic RL, Trinity-Large-Thinking delivers state-of-the-art performance on agentic benchmarks while maintaining strong general capabilities.

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Kontext
262K
Maximale Ausgabe
262K
Eingabe
0,22 $
Ausgabe
0,85 $
DECISION SUMMARY

Empfohlene Einsatzbereiche

AgentenLanger KontextLokale Bereitstellung

Stärken in diesem Datensatz

  • 262,144-token context window
  • text input
  • 18 supported API parameters listed

Grenzen und Hinweise

  • Provider behavior and pricing can change; verify the linked sources before production use.
CAPABILITIES

Fähigkeit

Modelleigene Fakten

Modell
Schlussfolgern
Unterstützt
Offene Gewichte
Unterstützt

Fakten zum Anbieter-Endpunkt

Anbieter-Endpunkt
Werkzeugaufrufe
Unterstützt
Strukturierte Ausgabe
Unterstützt
Streaming
Unbekannt
Prompt-Cache
Unterstützt
Stapelverarbeitung
Unbekannt
Feinabstimmung
Unbekannt
PROVIDER PRICING

Trinity Large Thinking Anbieterpreise

Anbieter-Endpunkt: arcee-ai/trinity-large-thinking

Eingabe
0,22 $
pro 1 Mio. Token
Ausgabe
0,85 $
pro 1 Mio. Token
Zwischengespeicherte Eingabe
0,06 $
pro 1 Mio. Token
Bildausgabe
Unbekannt
pro 1 Mio. Token
SOURCE RECORDS

Quellen und Verifizierung

Hugging Face model card

Felder: tags, gated, license, summary, base model, languages, library name, pipeline tag

OpenRouter Models API

Felder: identity, description, modalities, context window, maximum output, pricing, supported parameters

MODEL FAQ

Häufig gestellte Fragen

Die Antworten stammen aus denselben belegten Modell- und Anbieterdaten wie die Angaben oben.

Trinity Large Thinking ist ein KI-Modell von Arcee AI aus der Modellfamilie Other. Das gelistete Kontextfenster beträgt 262K.

Modellspezifikationen und Preise können je nach Anbieter variieren und sich ändern. Prüfen Sie vor dem Produktionseinsatz Quellen und Verifizierungsdatum.