美国人工智能初创公司 Arcee AI 宣布推出全新开放权重模型系列 Trinity，包括已发布的 Trinity Nano 与 Trinity Mini，以及计划于 2026 年 1 月推出的 Trinity Large。

这一系列模型从数据、架构到训练流程均由 Arcee 自主构建，官方称“在美国进行端到端训练，提供开放权重、强大的推理能力和开发者完全控制权”。

Trinity 系列采用多专家架构（afmoe），每层 128 个专家，每个 token 激活 8 个专家并额外包含共享专家。模型训练基于 10T 级别数据，并加入 grouped-query attention、gated attention、长上下文支持等技术以提升稳定性与推理能力。

• Trinity Nano：约 6B 参数 MoE（1B active），面向移动、嵌入式、隐私敏感等本地部署场景。

• Trinity Mini：26B 参数 MoE（3B active），面向云或本地机房，适用于多步推理、工具调用、长文本处理等任务。
  两款模型均采用 Apache 2.0 许可，权重已可下载或通过 API 使用。

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Arcee 表示，当前许多开源模型依赖他人基础模型微调，导致能力天花板明显、数据来源不透明、难满足企业合规需求。Trinity 转向完全自主的预训练路线，目标是构建可长期迭代、可在企业内部持续学习的模型体系。

Arcee AI 同时确认正在训练 Trinity Large（约 420B 参数、13B active），使用 2048 片 B300 GPU，数据规模扩展至 20T tokens。官方计划在 2026 年 1 月正式发布，并提供完整技术报告。