美国本土Arcee 正式发布开源模型 Trinity-Large-Thinking：对标顶尖推理模型，超越MiniMax M2.7
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今日，知名美国本土 AI 研发机构 Arcee 正式宣布推出其前沿开源推理模型 —— Trinity-Large-Thinking。该模型专为处理复杂、长周期的智能体（Agent）任务及多轮工具调用而设计，并严格遵循 Apache 2.0 协议。目前，模型权重已同步上线 Hugging Face，开发者亦可通过 Arcee 官方 API 进行调用。
九个月前，Arcee 决定走上一条极具挑战性的道路：自主构建高性能的美国本土开源模型。在经历了 4.5B、Nano、Mini 以及今年 1 月份发布的 Trinity Large Preview 版本后，Trinity-Large-Thinking 作为该系列的最终正式版正式亮相。
Arcee 团队表示，这款模型在多个维度上已成为中国以外性能最强的开源模型之一。通过在过去两个月中不断优化和扩展 SFT（监督微调）与 RL（强化学习）流水线，Trinity-Large-Thinking 引入了类似于 Trinity-Mini 的**“思考（Thinking）”机制**。模型在正式回答前会进行逻辑预推理，这显著提升了其在多轮对话中的语境连贯性、指令遵循度以及在长周期智能体循环中的稳定性。
在针对智能体能力的 PinchBench 基准测试中，Trinity-Large-Thinking 表现惊艳，位列全球第二，仅次于 Opus-4.6。
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在 API 上，该模型的输出价格为 $0.90 / 百万 Token。相比之下，其性能相近的竞争对手成本高出数倍，Trinity-Large-Thinking 实际上实现了约 96% 的成本削减。
核心优势一览：
- 强大的工具调用： 能够精准、稳定地处理复杂的多轮工具操作。
- 长周期连贯性： 在长时间运行的 Agent 任务中保持上下文不偏移。
- 极致性价比： 以极低的价格提供媲美顶级商用模型的推理能力。
今日，知名美国本土 AI 研发机构 Arcee 正式宣布推出其前沿开源推理模型 —— Trinity-Large-Thinking。该模型专为处理复杂、长周期的智能体（Agent）任务及多轮工具调用而设计，并严格遵循 Apache 2.0 协议。目前，模型权重已同步上线 Hugging Face，开发者亦可通过 Arcee 官方 API 进行调用。
九个月前，Arcee 决定走上一条极具挑战性的道路：自主构建高性能的美国本土开源模型。在经历了 4.5B、Nano、Mini 以及今年 1 月份发布的 Trinity Large Preview 版本后，Trinity-Large-Thinking 作为该系列的最终正式版正式亮相。
Arcee 团队表示，这款模型在多个维度上已成为中国以外性能最强的开源模型之一。通过在过去两个月中不断优化和扩展 SFT（监督微调）与 RL（强化学习）流水线，Trinity-Large-Thinking 引入了类似于 Trinity-Mini 的**“思考（Thinking）”机制**。模型在正式回答前会进行逻辑预推理，这显著提升了其在多轮对话中的语境连贯性、指令遵循度以及在长周期智能体循环中的稳定性。
在针对智能体能力的 PinchBench 基准测试中，Trinity-Large-Thinking 表现惊艳，位列全球第二，仅次于 Opus-4.6。
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在 API 上，该模型的输出价格为 $0.90 / 百万 Token。相比之下，其性能相近的竞争对手成本高出数倍，Trinity-Large-Thinking 实际上实现了约 96% 的成本削减。
核心优势一览：
- 强大的工具调用： 能够精准、稳定地处理复杂的多轮工具操作。
- 长周期连贯性： 在长时间运行的 Agent 任务中保持上下文不偏移。
- 极致性价比： 以极低的价格提供媲美顶级商用模型的推理能力。