Arcee AI: Trinity Mini
Arcee AI: Trinity Mini est un LLM d'Arcee AI publié le 1 décembre 2025. Il se distingue par une fenêtre de contexte de 131 072 tokens, adaptée aux entrées longues, et par un positionnement tarifaire très économique.
Arcee AI: Trinity Mini est un LLM d'Arcee AI publié le 1 décembre 2025. Il se distingue par une fenêtre de contexte de 131 072 tokens, adaptée aux entrées longues, et par un positionnement tarifaire très économique.
Son intérêt principal tient au rapport entre coût et résultats Benchable : le modèle reste compétitif sur plusieurs tâches de base tout en étant facturé 98% sous la moyenne des LLM similaires. Face aux modèles frontière, l'écart de prix atteint environ 107,4 fois, selon deux sources concordantes.
Caractéristiques
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Type | Grand modèle de langage (LLM) |
| Éditeur | Arcee AI |
| Date de sortie | 1 décembre 2025 |
| Multimodal | non |
| Fenêtre de contexte | 131 072 tokens |
| Modalités (entrée → sortie) | text → text |
Performances (benchmarks)
| Benchmark | Score | Rang (LLM) | Source | Fiabilité |
|---|---|---|---|---|
| Benchable : Email Classification (Baseline) | 98,0 % | 90ᵉ / 254 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : General Knowledge (Baseline) | 95,0 % | 186ᵉ / 250 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Reasoning (Baseline) | 90,0 % | 85ᵉ / 239 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Coding (Baseline) | 87,0 % | 135ᵉ / 248 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Ethics (Baseline) | 82,0 % | 218ᵉ / 248 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Mathematics (Baseline) | 80,6 % | 150ᵉ / 217 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Hallucinations (Baseline) | 0,0 % | 224ᵉ / 229 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Instruction Following (Baseline) | 0,0 % | 229ᵉ / 252 | benchable | ✅ Mesuré |
Comment se situe-t-il ?
Le modèle (en orange) comparé aux meilleurs modèles « grand public » sur chaque dimension, et à ses voisins de classement.
Benchable : Email Classification (Baseline)
Benchable : General Knowledge (Baseline)
Tarifs
| Fournisseur | Entrée / 1M | Sortie / 1M | Cache lecture / 1M |
|---|---|---|---|
| Clarifai | 0,045 $ | 0,15 $ | n.d. |
Prix en dollars US par million de tokens.
Sa tarification se situe 98 % en dessous de la moyenne des LLM similaires, et 107,4 fois moins cher que les modèles frontières (Claude Fable 5, GPT-5.4, Gemini 3.1 Pro Preview).
Coût & vitesse agentiques
| Indicateur | Valeur |
|---|---|
| Coût moyen par benchmark — Benchable | 0,01 $ |
| Latence moyenne par benchmark — Benchable | 27 min 37 s |
Coûts et durées réels mesurés en exécutant le modèle comme agent. PinchBench = un run complet de 147 tâches (harness OpenClaw) ; Benchable = moyenne par benchmark. Sources : PinchBench, Benchable.ai.
Notre analyse
Forces. Arcee AI: Trinity Mini obtient ses meilleurs signaux sur Email Classification et General Knowledge, avec des scores élevés sur ces évaluations Benchable de base. Reasoning ressort aussi comme un point solide, avec un classement plus favorable que la plupart de ses autres catégories. La grande fenêtre de contexte renforce son intérêt pour des entrées volumineuses, tandis que le tarif très bas le positionne pour des usages où le coût par token pèse fortement.
Limites et points d'attention. Les résultats sont moins convaincants en Ethics, catégorie où son rang le place nettement dans la partie basse du panel Benchable. Mathematics et Coding restent plus mitigés, avec des classements de milieu ou de bas de tableau malgré des scores absolus corrects. Le modèle doit donc être envisagé comme une option économique et longue fenêtre plutôt que comme un modèle de pointe généraliste. Convient surtout aux traitements à grand volume, à la classification d'emails et aux tâches de connaissance générale peu sensibles au raisonnement mathématique avancé.
Sources des données : OpenRouter (openrouter.ai) · Benchable.ai (benchable.ai).