Trinity Large Thinking vs Nova Pro 1.0 comparé — prix par jeton, fenêtre de contexte, multimodalité, ouverture et lequel choisir. Le modèle open-source peut-il remplacer le modèle payant ? Détails complets pour 2026.
Nova Pro 1.0 — profil complet ›
Prix & spécifications actualisés à partir de données en direct · olud.ai
Prix des modèles ouverts = fournisseur le moins cher via OpenRouter; les tarifs des fabricants officiels peuvent être plus élevés.
| Spécification | Trinity Large Thinking | Nova Pro 1.0 | Gagnant |
|---|---|---|---|
| Fabricant | Arcee ai | Amazon | – |
| Type | Open-weight | Propriétaire | ARTrinity Large Thinking |
| Fenêtre de contexte | 262K tokens | 300K tokens | AMNova Pro 1.0 |
| Prix d'entrée | $0.22/M · auto-hébergement gratuit | $0.8/M | ARTrinity Large Thinking |
| Prix de sortie | $0.85/M · auto-hébergement gratuit | $3.2/M | ARTrinity Large Thinking |
| Vision / multimodal | Non | Oui | AMNova Pro 1.0 |
| Appel d'outil / fonction | Oui | Oui | = Égalité |
| Auto-hébergeable | Oui | Non (API uniquement) | ARTrinity Large Thinking |
| Licence | Open weights | Propriétaire | ARTrinity Large Thinking |
Trinity Large Thinking est ~3.8× moins cher que Nova Pro 1.0 sur les jetons de sortie ($0.85 vs $3.2 par M jetons).
| Capacité | Trinity Large Thinking | Nova Pro 1.0 |
|---|---|---|
| Open weights (téléchargeables) | ✓ | ✗ |
| Auto-hébergeable | ✓ | ✗ |
| Fonctionne entièrement hors ligne | ✓ | ✗ |
| Vision / multimodal | ✗ | ✓ |
| Appel d'outil / fonction | ✓ | ✓ |
| Fenêtre de contexte de 1M+ | ✗ | ✗ |
Scores de benchmark indépendants mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est (sauf pour la latence).
Données de benchmark par Artificial Analysis.
| Critère | Trinity Large Thinking | Nova Pro 1.0 |
|---|---|---|
| Efficacité des coûts | 5.0 | 4.0 |
| Fenêtre de contexte | 4.0 | 4.0 |
| Ouverture | 5.0 | 1.5 |
| Auto-hébergement | 5.0 | 1.0 |
| Multimodalité | 3.5 | 5.0 |
Les scores proviennent de données en direct — prix de sortie (coût), longueur de contexte, poids ouverts vs fermés (ouverture & auto-hébergement) et support de vision/outils (multimodalité). La qualité brute de la tâche n'est pas notée ici ; elle dépend de votre référence — voir le verdict.
Trinity Large Thinking est un puissant modèle de raisonnement open source de l'équipe d'Arcee AI. Il montre de fortes performances dans PinchBench, les charges de travail agentiques et les tâches de raisonnement. Vidéo de lancement : https://youtu.be/Gc82AXLa0Rg?si=4RLn6WBz33qT--B7...
Amazon Nova Pro 1.0 est un modèle multimodal capable d'Amazon, axé sur la fourniture d'une combinaison de précision, de rapidité et de coût pour un large éventail de tâches. À partir de décembre...
Trinity Large Thinking est open-weight et compétitif sur de nombreuses tâches, mais Nova Pro 1.0 peut encore dominer sur les travaux de raisonnement les plus difficiles et agentiques. L'écart se réduit — évaluez les deux sur votre cas d'utilisation réel avant de décider.
Oui. Trinity Large Thinking a des open weights, donc vous pouvez l'auto-héberger sur vos propres GPU ou l'exécuter via une API à faible coût. Nova Pro 1.0 est uniquement API et ne peut pas être auto-hébergé.
Trinity Large Thinking coûte $0.85/M pour la sortie contre $3.2/M pour Nova Pro 1.0 — environ 4x moins cher via API, et gratuit si vous vous auto-hébergez.
Choisissez Trinity Large Thinking si vous souhaitez vous auto-héberger, garder vos données privées et éviter les frais par jeton — c'est open-weight et fonctionne sur votre propre matériel. Choisissez Nova Pro 1.0 si vous souhaitez une capacité de pointe via une API gérée sans infrastructure à exécuter.
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