Trinity Large Thinking은 Arcee AI가 개발한 오픈소스 추론 모델로, 총 3,980억 개의 매개변수를 가진 희소 전문가 혼합(MoE) 구조에서 토큰당 약 130억 개만 활성화합니다. 확장된 사고 사슬 추론과 에이전트 강화 학습으로 훈련되어 τ²-Bench(94.7%), PinchBench(91.9%) 등 에이전트 벤치마크에서 최고 수준의 성능을 달성합니다. Apache 2.0 라이선스로 공개되어 로컬 환경 또는 호스팅 API를 통해 자유롭게 사용할 수 있습니다.
제공사
Arcee AI출시일
2026-04-01
학습완료일
2024
라이선스
공개 모델
입출력 형식
처리용량
262K / 262K
API 입출력 (1M)
$0.22 / $0.85
사용 방법
—
출력 속도
129 tok/sArena 종합
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 추론
20.6LB 수학
44.9LB 데이터 분석
40.3LiveCodeBench
—LB 코딩
65.7LB 에이전틱
3.3TAU2
90.1%TerminalBench
22.7%SciCode
36.1%IFBench
56.3%AA-LCR
0.3환각률 (HHEM)
6.9%사실 일관성 (HHEM)
93.1%LB 언어
42.1LB 지시
12.21 / 3
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Trinity Large Thinking은 Arcee AI가 개발한 오픈소스 추론 모델로, 총 3,980억 개의 매개변수를 가진 희소 전문가 혼합(MoE) 구조에서 토큰당 약 130억 개만 활성화합니다. 확장된 사고 사슬 추론과 에이전트 강화 학습으로 훈련되어 τ²-Bench(94.7%), PinchBench(91.9%) 등 에이전트 벤치마크에서 최고 수준의 성능을 달성합니다. Apache 2.0 라이선스로 공개되어 로컬 환경 또는 호스팅 API를 통해 자유롭게 사용할 수 있습니다.
제공사
Arcee AI출시일
2026-04-01
학습완료일
2024
라이선스
공개 모델
입출력 형식
처리용량
262K / 262K
API 입출력 (1M)
$0.22 / $0.85
사용 방법
—
출력 속도
129 tok/sArena 종합
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 추론
20.6LB 수학
44.9LB 데이터 분석
40.3LiveCodeBench
—LB 코딩
65.7LB 에이전틱
3.3TAU2
90.1%TerminalBench
22.7%SciCode
36.1%IFBench
56.3%AA-LCR
0.3환각률 (HHEM)
6.9%사실 일관성 (HHEM)
93.1%LB 언어
42.1LB 지시
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