Model Releases
Arcee AI lanza Trinity Large: El Gigante Abierto de 400B Parámetros
Un nuevo estándar en modelos de código abierto con arquitectura MoE avanzada y licencia Apache 2.0 para infraestructura soberana.
27 de enero de 2026
Model ReleaseTrinity Large
Introducción: Soberanía en la Era de la IA
Arcee AI ha desafiado el monopolio de los modelos propietarios con la reciente liberación de Trinity Large. Este modelo, lanzado el 27 de enero de 2026, representa un hito en la soberanía de la infraestructura de inteligencia artificial. A diferencia de las grandes corporaciones que cierran sus pesos y limitan el acceso, Arcee ofrece un modelo de 400B parámetros totalmente abierto.
Para la industria tecnológica, esto significa un control total sobre la cadena de suministro de datos y algoritmos, algo crucial para aplicaciones empresariales sensibles. Mientras los laboratorios globales pivotean hacia el bloqueo de propiedad, Arcee ha posicionado Trinity como una capa de infraestructura soberana que los desarrolladores pueden finalmente controlar y adaptar para flujos de trabajo de agentes de largo alcance.
La decisión de construir en los Estados Unidos con pesos abiertos marca un cambio de paradigma. Esto permite a las empresas evitar la dependencia de proveedores extranjeros y garantizar que sus modelos cumplan con las normativas de seguridad nacional sin sacrificar capacidades de rendimiento.
- Lanzamiento oficial: 27 de enero de 2026.
- Proveedor: Arcee AI (Startup de 26 personas).
- Licencia: Apache 2.0 (Open Weights).
- Origen: Construido y entrenado en EE. UU.
Características Clave y Arquitectura MoE
La arquitectura subyacente de Trinity Large es una mezcla de expertos (MoE) extremadamente eficiente diseñada para maximizar el rendimiento mientras se mantiene accesible. Con 400B de parámetros totales, solo 13B se activan por token, lo que reduce significativamente el costo computacional durante la inferencia sin perder capacidad de razonamiento.
Esta estructura permite que el modelo procese tareas complejas como la codificación de software y el análisis legal con una latencia comparable a modelos mucho más pequeños. La eficiencia energética es un factor clave, ya que la activación selectiva de parámetros reduce el consumo de energía en servidores de inferencia masiva.
Además de la arquitectura, el modelo incluye una ventana de contexto masiva que facilita el procesamiento de documentos extensos. La capacidad de manejar entradas multimodales también está integrada desde el nivel de la arquitectura, permitiendo una comprensión más rica de los datos de entrada.
- 400B parámetros totales en arquitectura MoE.
- 13B parámetros activos por token.
- Ventana de contexto de 256k tokens.