Arcee AI: Coder Large

Arcee AI: Trinity Mini

arcee-ai

Trinity Mini — это языковая модель с архитектурой разреженной смеси экспертов (MoE) на 26 миллиардов параметров, из которых 3 миллиарда активны. Модель использует 128 экспертов, из которых 8 активируются для каждого токена. Разработана для эффективных рассуждений в рамках длинного контекста до 131 000 токенов, обладает развитыми возможностями вызова функций и поддерживает сложные многоэтапные рабочие процессы агентов. Доступна через API alltokens.

Arcee AI: Trinity Mini (Бесплатно)

arcee-ai

Trinity Mini — это разреженная языковая модель на базе архитектуры смеси экспертов (MoE) с общим числом параметров 26 миллиардов, из которых 3 миллиарда активны. Модель включает 128 экспертов, 8 из которых задействуются для каждого токена. Разработана для эффективных рассуждений при работе с длинным контекстом до 131 000 токенов, обладает надежными возможностями вызова функций и поддерживает сложные многошаговые рабочие процессы агентов. Доступна на alltokens.

Arcee AI: Spotlight

arcee-ai

Spotlight — это мультимодальная модель с 7 миллиардами параметров, созданная на базе Qwen 2.5-VL и дообученная Arcee AI для задач точной привязки текста к изображениям. Модель поддерживает контекстное окно в 32 000 токенов, что позволяет вести сложные диалоги, объединяющие объемные документы с одним или несколькими изображениями. При обучении основной упор делался на высокую скорость работы на пользовательских видеокартах при сохранении высокой точности в описании изображений, ответах на визуальные вопросы и анализе диаграмм. Благодаря этому Spotlight эффективно встраивается в рабочие процессы агентов, где требуется мгновенная интерпретация скриншотов, графиков или макетов интерфейса. Первые тесты показывают, что модель не уступает или даже превосходит более крупные решения, такие как LLaVA-1.6 13B, в популярных бенчмарках VQA и тестах на галлюцинации POPE.

Arcee AI: Maestro Reasoning

arcee-ai

Maestro Reasoning — это флагманская аналитическая модель от Arcee с 32 миллиардами параметров. Она представляет собой производную версию Qwen 2.5-32B, дообученную с использованием методов DPO и обучения с подкреплением для формирования цепочек рассуждений. По сравнению с предварительной версией на 7 миллиардов параметров, релизная модель на 32 миллиарда расширяет окно контекста до 128 000 токенов и вдвое увеличивает показатели успешности в тестах MATH и GSM-8K, а также повышает точность написания кода. Стиль выполнения инструкций предполагает структурированный формат «рассуждение → ответ», который можно анализировать или скрывать в зависимости от предпочтений пользователя. Такая прозрачность востребована в отраслях с жестким аудитом, таких как финансы или здравоохранение, где важно видеть логику принятия решений. В системе Arcee Conductor модель Maestro автоматически выбирается для обработки сложных запросов с множеством ограничений, с которыми не справляются менее мощные малые языковые модели. На платформе alltokens вы можете получить доступ к возможностям этой модели через API.