Модель отличается редкой архитектурой Mixture-of-Experts, где из 400 миллиардов параметров активны только 1,56% (13 миллиардов) для каждого токена. Это обеспечивает высокую скорость и эффективность работы. Для решения проблем стабильности Arcee разработала механизм SMEBU (Soft-clamped Momentum Expert Bias Updates), который равномерно распределяет нагрузку между экспертами.

Обучение Trinity-Large включало 20 триллионов токенов, половина из которых — синтетические данные, созданные с помощью переработки текстов. Такой подход позволил модели лучше понимать концепции и информацию, а не просто запоминать текст.

Ключевым обновлением Trinity-Large-Thinking стала фаза «мышления» перед генерацией ответа. Это улучшило способность модели к выполнению сложных многошаговых задач и обеспечило стабильность в долгосрочных сценариях. На тестах PinchBench модель набрала 91.9 балла, что близко к лидеру рынка Claude Opus 4.6 (93.3).

Лицензия Apache 2.0 выделяет Trinity-Large-Thinking среди конкурентов, предоставляя предприятиям возможность полного контроля над моделью. Arcee также выпустила Trinity-Large-TrueBase — контрольную точку с 10 триллионами токенов, которая позволяет полностью адаптировать модель под свои нужды.

Trinity-Large-Thinking уже получила положительные отзывы сообщества. На платформе OpenRouter модель стала самой популярной в США, обработав более 80 миллиардов токенов за день. При стоимости $0.90 за миллион токенов Trinity значительно дешевле конкурентов, таких как Claude Opus 4.6 ($25 за миллион токенов).

Arcee планирует использовать наработки Trinity-Large для обновления своих компактных моделей Mini и Nano, открыв их так же для широкого круга пользователей.