Familia Trinity · 26B de parámetros

Trinity Mini 26B-A3B

MoE 26B/3B activos desarrollado por un laboratorio estadounidense. Rápido gracias a los 3B activos. Apache 2.0.

🇺🇸 Arcee AI·Licencia Apache 2.0·Contexto 128k tokens·Fecha de lanzamiento marzo de 2025·Cabe en los 128 GB de el AI TOP ATOM de GIGABYTE (enlace de afiliado)← Catálogo

01Lo que sabe hacer

Puntos fuertes
  • MoE eficiente (3.5B activos)
  • 131k de contexto
  • Buen rendimiento en tareas de agentes
  • Apache 2.0
Limitaciones que debes conocer
  • —Pocos benchmarks públicos
  • —Menos conocido que Mistral/Qwen
Arquitectura
MoE · 26B en total / 3.5B activos · Arcee AI · contexto de 131k
Entrenamiento
Arcee AI — MoE compacto para agentes y empresas.
Ideal para
MoE compactoChat eficiente

04Instalar

Instala Ollama para tu SO. Verifica el modelo y su cuantización antes de la descarga. Comienza con 4096 tokens de contexto y luego controla la asignación con ollama ps. Un comando a continuación no es prueba de que se haya ejecutado una prueba en tu máquina.

$ollama pull hf.co/arcee-ai/Trinity-Mini-26B-GGUF
⚠
Primera descarga: entre 2 y 40 GB según la cuantización elegida. Reserva espacio en disco y se recomienda una conexión estable. Las siguientes ejecuciones son instantáneas.

02Memoria requerida

VRAM de GPU aproximada para ejecutar este modelo, incluido el sobrecoste de contexto de 4k tokens. Para un contexto más largo, añade ~1 GB por cada tramo de 8k tokens.

Q4_K_M
El más ligero, ~5% de pérdida
15 GB
Q5_K_M
Buen equilibrio calidad/tamaño
18 GB
Q8_0
Casi indistinguible de FP16
28 GB
FP16
Precisión completa — uso en servidor
52 GB
Alternativa con CPU · Si no tienes GPU, calcula 24 GB de RAM mínimo para ejecutar este modelo a velocidad reducida.

¿Qué hardware necesitas para Trinity Mini 26B-A3B?

Para ejecutar Trinity Mini 26B-A3B en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 15 GB de VRAM. Una opción para comparar: RTX 5070 Ti 16 GB — deja un margen para el sistema y el contexto; verifica la compatibilidad del motor con la GPU.

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Cuando te desplazas: Trinity Mini 26B-A3B también funciona en un Portátil RTX (16 GB de VRAM) →

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03Velocidad estimada

Tokens generados por segundo en Q4_K_M, contexto 4k. Por encima de 20 t/s, la lectura es cómoda. Por debajo de 10 t/s, es solo para probar.

Gama de entrada
~15t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Gama media
~40t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Gama alta
~100t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900