# Trinity Large Thinking

> Fiche du modèle de langage Trinity Large Thinking sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. Trinity Large Thinking (Arcee AI) : score IA de 66,2, 128e sur 246. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/trinity-large-thinking/
Origine : Arcee AI · États-Unis · sorti le 1er avril 2026

## Score général

- Score IA : 66,2 (marge à 90 % : de 61,4 à 71,0)
- Rang : 128 (Groupe 10, ex æquo)
- Couverture : 65 % du poids des tâches, 11 mesures
- Échelle : 100 pour le meilleur modèle au lancement du site, 50 pour GPT-4o de novembre 2024.

## Scores par tâche

| Tâche | Score | Détail |
| --- | --- | --- |
| Raisonnement | non mesuré | Non mesuré |
| Code | 67,2 | Provisoire · 15 % |
| Agents | non mesuré | Non mesuré |
| Usage | 65,4 | Rang 144 · 100 % |
| Maths | 66,2 | Provisoire · 12 % |
| Sciences | 66,2 | Rang 76 · 60 % |
| Français | 69,8 | Rang 67 · 50 % |
| Vision | non mesuré | Non mesuré |
| Écriture | 65,9 | Rang 143 · 100 % |
| Web | 66,2 | Rang 106 · 100 % |

## Artificial Analysis (hors du score)

Artificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de Quelle IA et ne se compare pas directement à lui.

| Version évaluée | Indice v4.3 | Rang chez eux | Vitesse | Premier jeton | Prix par million de jetons (entrée / sortie) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [Trinity Large Thinking](https://artificialanalysis.ai/models/trinity-large-thinking) | 10,8 | 172e sur 193 | 342,0 jetons/s | 1,28 s | 0,25 $ / 0,8 $ |

Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Rang parmi les 193 modèles que leur indice classe. Relevé le 1er octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.

Source : Artificial Analysis, https://artificialanalysis.ai/models/trinity-large-thinking

## Exécution locale

Tient à partir d'un Mac de 512 Go (378,9 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple un Mac Studio M5 Ultra de 512 Go. Mémoire estimée : 274,6 Go.

- Allégée, 4 bits : 274,6 Go
- Allégée, 8 bits : 480,6 Go
- Complète, 16 bits : 915,4 Go

- Plus petite machine : [Mac 512 Go](https://quelleia.com/local/#mac_512_go), version allégée à 4 bits
- Carte graphique : Trop juste
- PC portable RTX : Trop juste
- PC portable Intel : Trop juste
- PC portable Snapdragon : Trop juste
- Mac : [Mac 512 Go](https://quelleia.com/local/#mac_512_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [Mac Studio M5 Ultra, 512 Go](https://quelleia.com/local/mac-studio-m5-ultra-512go/)
- Ryzen AI Max : Trop juste
- Nvidia DGX : [4 DGX Spark, 512 Go](https://quelleia.com/local/#dgx_spark_x4), version allégée à 4 bits ; par exemple [Quatre DGX Spark en grappe](https://quelleia.com/local/dgx-spark-x4/)
- Sans carte graphique : Trop juste
- Serveur : Oui

## Fiche technique

- Prix : 0,19 € / 0,74 € (entrée / sortie, par million de jetons)
- Fenêtre de contexte : 262 144 jetons (environ 197 000 mots)
- Entrées : Texte
- Réflexion : Non communiqué
- Paramètres : 398 milliards
- Licence : Apache 2.0 (poids ouverts, téléchargeables)
- Classe énergétique : D (sur une échelle de A à G)
- Hébergement en Europe : Possible
- Connaissances jusqu'à : Non communiqué

## Où le trouver

- Télécharger : [Hugging Face](https://huggingface.co/arcee-ai/Trinity-Large-Thinking)
- Sur votre machine : [Ollama](https://ollama.com/search?q=Trinity-Large-Thinking)
- Sur votre machine : [LM Studio](https://lmstudio.ai)
- Par API : [OpenRouter](https://openrouter.ai/arcee-ai/trinity-large-thinking)

## Mesures

| Benchmark | Tâche | Publié | Niveau suggéré | État | Source |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| compar:IA | Français | 1 048,0 Elo | 83,5 | actif | https://arene.comparia.beta.gouv.fr/ranking |
| compar:IA | Français | 1 025,0 Elo | 73,5 | actif | https://arene.comparia.beta.gouv.fr/ranking |
| Arena, questions en français | Français | 1 423,3 Elo | 70,3 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de code | Code | 1 443,2 Elo | 69,1 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 352,1 Elo | 65,8 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 403,2 Elo | 66,8 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 383,5 Elo | 66,1 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 400,7 Elo | 66,4 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, texte | Usage | 1 378,6 Elo | 64,5 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions en français | Français | 1 397,0 Elo | 64,7 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de code | Code | 1 412,9 Elo | 62,5 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, texte | Usage | 1 367,4 Elo | 61,9 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 331,7 Elo | 61,2 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 361,6 Elo | 61,6 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| SciCode | Code | 36,1 % | 66,4 | actif | https://artificialanalysis.ai/evaluations/scicode |
| Code Arena, WebDev | Web | 1 237,6 Elo | 66,2 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Surface Evolver Bench | Sciences | 15,6 % | 66,1 | saturé | https://yhenon.github.io/surface-evolver-llm-eval/ |
| CritPt | Sciences | 0,9 % | 61,2 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |

## En bref

**Quel est le score de Trinity Large Thinking ?** Trinity Large Thinking obtient un score IA de 66,2, avec une marge de 61,4 à 71,0, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 128e sur 246 modèles, à partir de 11 mesures.

**Dans quelles tâches Trinity Large Thinking est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont français (69,8) et code (67,2). Sa tâche la plus faible est usage (65,4).

**Trinity Large Thinking peut-il tourner en local ?** Tient à partir d'un Mac de 512 Go (378,9 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple un Mac Studio M5 Ultra de 512 Go. Mémoire estimée : 274,6 Go.

**Combien coûte Trinity Large Thinking ?** 0,19 € par million de jetons en entrée et 0,74 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.

**Qui édite Trinity Large Thinking ?** Trinity Large Thinking est édité par Arcee AI (États-Unis), et il est sorti le 1er avril 2026. Ses poids sont ouverts, sous licence Apache 2.0.

Source : Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. https://quelleia.com