ファミリー Trinity · 26B パラメータ

Trinity Mini 26B-A3B

米国の研究所が開発したMoEモデル。総パラメータ数260億、アクティブパラメータ数30億。アクティブパラメータ数が30億のため高速。Apache 2.0。

🇺🇸 Arcee AI·ライセンス Apache 2.0·コンテキスト 128k tokens·公開日 2025年3月·128 GBの範囲に収まる GIGABYTE AI TOP ATOM← カタログ

01できること

長所
  • 効率的なMoE(アクティブパラメータ数3.5B)
  • 131k コンテキスト
  • エージェント用途が得意
  • Apache 2.0
知っておくべき限界
  • —公開ベンチマークが少ない
  • —Mistral/Qwenより知名度が低い
アーキテクチャ
MoE · 26B トータル / 3.5B アクティブ · Arcee AI · 131k コンテキスト
トレーニング
Arcee AI — エージェントと企業向けのコンパクトなMoE。
おすすめの用途
コンパクトなMoE効率的なチャット

04インストール

インストール Ollama お使いのOS向け。ダウンロード前にモデルと量子化を確認してください。まずはコンテキストを4096トークンに設定し、その後、ollama ps でモデルの配置先を確認してください。以下にコマンドが記載されていることは、お使いのマシンでテストが実行された証拠にはなりません。

$ollama pull hf.co/arcee-ai/Trinity-Mini-26B-GGUF
⚠
初回ダウンロード:選択した量子化により 2 GB から 40 GB。ディスク容量を確保し、安定した接続を推奨します。その後の起動は即時です。

02必要なメモリ

このモデルを動作させるためのGPU VRAMの概算値(4kトークンのコンテキストオーバーヘッドを含む)。より長いコンテキストが必要な場合は、8kトークンごとに約1 GBを追加してください。

Q4_K_M
最も軽量、損失約 5%
15 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
18 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
28 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
52 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 24 RAM(GB) このモデルを低速で実行するための最低要件。

Trinity Mini 26B-A3Bに必要なハードウェアは?

Trinity Mini 26B-A3BをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 15 GB程度が必要です。比較候補:GMKtec EVO-X2 64GB / 1TB (Ryzen AI Max+ 395) — システムとコンテキスト用のメモリに余裕を持たせ、推論エンジンがGPUに対応していることを確認してください。

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外出先では: Trinity Mini 26B-A3B 〜でも動作します RTX搭載ノートPC (16 GBのVRAM) →

クラウドを使わず、このモデルを自分専用のChatGPTで利用

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  • 永久に利用できるオンラインスペース
  • PDF + ファイル
  • 生涯アップデート

03予想速度

Q4_K_M、コンテキスト 4k での毎秒生成トークン数。 20 t/sを超えると快適に読めます。 10 t/s未満では、試用にとどまります。

エントリーレベル
~15t/s
GTX 1650、RX 6600、MBA M2 8GB
ミッドレンジ
~40t/s
RTX 4060、4070、MBP M3 Pro
ハイエンド
~100t/s
RTX 4090、M4 Max、Radeon 7900