近日，美国初创公司Arcee AI宣布推出其新系列的 Trinity 模型，旨在在竞争激烈的开源 AI 领域中重新定义美国的地位。与许多当前主流的开源大语言模型（LLM）相比，这些模型的训练全部在美国进行，且采用了开放权重的混合专家(MoE)架构。

Trinity 系列目前包括 Trinity Mini 和 Trinity Nano Preview 两个模型，用户可以通过阿尔希的新网站 chat.arcee.ai 进行体验，开发者也可在 Hugging Face 平台上免费下载这两个模型的代码进行修改和微调，全部内容均采用企业友好的 Apache2.0许可证。Trinity Mini 模型参数量为260亿，具备高通量推理能力，而 Trinity Nano 则是一个实验性的聊天模型，参数量为60亿，旨在提供更强的个性化对话体验。

这两个模型采用了阿尔希公司最新的注意力优先混合专家（AFMoE）架构，该架构在设计上将稀疏专家路由与增强的注意力机制相结合，以提高模型的推理能力和处理长文本的效率。与传统的 MoE 模型相比，AFMoE 通过更平滑的方式选择和融合专家的回答，使得模型能够在理解和响应复杂问题时表现得更加灵活。

Arcee AI 的 CTO 卢卡斯・阿特金斯在社交媒体上表示，他们的目标是提供一个经过全面训练、可供企业和开发者真正拥有的开源模型家庭。公司的下一款 Trinity Large 模型目前正在训练中，预计将于2026年1月发布，届时将进一步提升美国在开源 AI 领域的竞争力。

通过与数据策划初创公司 DatologyAI 的合作，Arcee确保了训练数据的质量，避免了常见的噪声和偏见问题，为模型的训练奠定了坚实基础。同时，Arcee的基础设施合作伙伴 Prime Intellect 也为模型训练提供了强大的技术支持，确保了训练过程的高效性和透明性。

划重点:

-