Hugging Face model card
Campos: tags, gated, license, summary, base model, languages, library name, pipeline tag
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.
- Contexto
- 262K
- Salida máxima
- 262K
- Entrada
- 0,22 US$
- Salida
- 0,85 US$
Casos de uso recomendados
Puntos fuertes en estos datos
- 262,144-token context window
- text input
- 18 supported API parameters listed
Límites y advertencias
- Provider behavior and pricing can change; verify the linked sources before production use.
Capacidad
Datos propios del modelo
Modelo- Razonamiento
- Compatible
- Pesos abiertos
- Compatible
Datos del endpoint del proveedor
Endpoint del proveedor- Llamadas a herramientas
- Compatible
- Salida estructurada
- Compatible
- Streaming
- Desconocido
- Caché de prompts
- Compatible
- Lotes
- Desconocido
- Ajuste fino
- Desconocido
Trinity Large Thinking Precios del proveedor
Endpoint del proveedor: arcee-ai/trinity-large-thinking
- Entrada
- 0,22 US$ por 1 M de tokens
- Salida
- 0,85 US$ por 1 M de tokens
- Entrada en caché
- 0,06 US$ por 1 M de tokens
- Salida de imagen
- Desconocido por 1 M de tokens
Fuentes y verificación
Official model documentation
Campos: model identity
OpenRouter Models API
Campos: identity, description, modalities, context window, maximum output, pricing, supported parameters
Preguntas frecuentes
Las respuestas se generan con los mismos datos verificables del modelo y del proveedor mostrados arriba.
Trinity Large Thinking es un modelo de IA de Arcee AI perteneciente a la familia Other. Su contexto catalogado es de 262K.
Las especificaciones y los precios pueden variar por proveedor y cambiar con el tiempo. Revisa las fuentes y las fechas de verificación antes de usar un modelo en producción.