Trinity Large Thinkingは、Arcee AIが開発したオープンソースの推論モデルで、総パラメータ数3,980億の疎な混合エキスパート(MoE)アーキテクチャを採用し、トークンあたり約130億パラメータのみを活性化します。拡張された思考連鎖推論とエージェント強化学習により訓練され、τ²-Bench(94.7%)やPinchBench(91.9%)などのエージェントベンチマークで最先端の性能を達成しています。Apache 2.0ライセンスで公開されており、ローカル環境またはホスティングAPIを通じて自由に利用できます。
提供元
リリース日
2026-04-01
学習完了日
2024
ライセンス
公開モデル
入出力形式
コンテキスト長
262K / 262K
API入出力 (1M)
$0.22 / $0.85
利用方法
—
出力速度
118 tok/sArena 総合
1375Intelligence Index
31.9Coding Index
27.2Math Index
—LiveBench
30.4ForecastBench
—GPQA Diamond
75.2%HLE
14.7%MMLU-Pro
—AIME 2025
—MATH-500
—LB 推論
20.6LB 数学
44.9LB データ分析
40.3LiveCodeBench
—LB コーディング
65.7LB エージェンティック
3.3TAU2
90.1%TerminalBench
22.7%SciCode
36.1%IFBench
56.3%AA-LCR
0.3幻覚率 (HHEM)
6.9%事実一貫性 (HHEM)
93.1%LB 言語
42.1LB 指示
12.21 / 3
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Trinity Large Thinkingは、Arcee AIが開発したオープンソースの推論モデルで、総パラメータ数3,980億の疎な混合エキスパート(MoE)アーキテクチャを採用し、トークンあたり約130億パラメータのみを活性化します。拡張された思考連鎖推論とエージェント強化学習により訓練され、τ²-Bench(94.7%)やPinchBench(91.9%)などのエージェントベンチマークで最先端の性能を達成しています。Apache 2.0ライセンスで公開されており、ローカル環境またはホスティングAPIを通じて自由に利用できます。
提供元
リリース日
2026-04-01
学習完了日
2024
ライセンス
公開モデル
入出力形式
コンテキスト長
262K / 262K
API入出力 (1M)
$0.22 / $0.85
利用方法
—
出力速度
118 tok/sArena 総合
1375Intelligence Index
31.9Coding Index
27.2Math Index
—LiveBench
30.4ForecastBench
—GPQA Diamond
75.2%HLE
14.7%MMLU-Pro
—AIME 2025
—MATH-500
—LB 推論
20.6LB 数学
44.9LB データ分析
40.3LiveCodeBench
—LB コーディング
65.7LB エージェンティック
3.3TAU2
90.1%TerminalBench
22.7%SciCode
36.1%IFBench
56.3%AA-LCR
0.3幻覚率 (HHEM)
6.9%事実一貫性 (HHEM)
93.1%LB 言語
42.1LB 指示
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