Trinity Large Thinking (Arcee ai): tarification API en direct, fenêtre de contexte et les meilleures alternatives open-source, suivies quotidiennement par OpenSourceAI.tech.
Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés toutes les heures par rapport aux prix de la liste des fournisseurs.
Scores de référence indépendants pour Trinity Large Thinking, mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est.
Trinity Large Thinking est un modèle d'IA à poids ouverts de Arcee ai. Vous pouvez le télécharger et l'auto-héberger gratuitement ; les prix ci-dessous sont les prix de liste des API hébergées, suivis à l'heure, pour quand vous préférez la commodité à l'auto-hébergement.
Trinity Large Thinking est un modèle de langage IA de Arcee ai. Il est à poids ouverts : vous pouvez le télécharger et l'exécuter sur votre propre matériel, gratuitement. Il obtient un score de 18.2 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.
Les poids sont gratuits et ouverts — vous pouvez héberger Trinity Large Thinking vous-même et ne rien payer par jeton. Si vous préférez une API hébergée, les prix sont de 0,22 $ par million de jetons d'entrée et de 0,85 $ par million de jetons de sortie.
Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent GPQA 75.2%, Humanity's Last Exam 14.7%, Long Context Reasoning 33%, SciCode 36.1%, IFBench 56.3%, τ²-Bench 90.1%, τ-Bench Banking 5.6%, Terminal-Bench 20.6%, Terminal-Bench Hard 22.7%. Il est particulièrement utilisé pour génération de code.
Il génère environ 196.7 tokens par seconde, avec un délai médian 0.55s avant le premier token. Mesuré indépendamment par Artificial Analysis.
Oui. Trinity Large Thinking a des poids ouverts, donc vous pouvez le télécharger et l'exécuter sur votre propre GPU ou serveur avec des outils comme Ollama, vLLM ou llama.cpp — sans coût par jeton.
Selon votre charge de travail, un modèle à poids ouverts que vous pouvez auto-héberger peut réduire considérablement les coûts ou supprimer complètement la tarification par token. Nos pages de comparaison mettent ce modèle côte à côte avec les meilleurs concurrents open-source.