Probe de capacidade do modelo

Arcee AI: Trinity Large Thinking | suporte embeddings

Se Arcee AI: Trinity Large Thinking suporta suporte embeddings não se decide pelo nome. Verifique ID arcee-ai/trinity-large-thinking, fornecedor Arcee Ai, parâmetros, modalidade, probe runtime e error body.

Modelo

arcee-ai/trinity-large-thinking

Arcee AI: Trinity Large Thinking

Fornecedor

Arcee Ai

7 models in catalog

Capacidade

suporte embeddings

embeddings

Sinal do catálogo

requer probe runtime

Contexto: 262.144

Resumo de capacidade

Modelo

arcee-ai/trinity-large-thinking

Capacidade

embeddings

Sinal do catálogo

requer probe runtime

Somente leitura. Dados apagados após 5 minutos.

Como avaliar essa capacidade

Se Arcee AI: Trinity Large Thinking suporta suporte embeddings não se decide pelo nome. Verifique ID arcee-ai/trinity-large-thinking, fornecedor Arcee Ai, parâmetros, modalidade, probe runtime e error body.

Modelo: arcee-ai/trinity-large-thinking
Fornecedor: Arcee Ai
Capacidade: suporte embeddings

Como provar durante a checagem

Somente leitura. Dados apagados após 5 minutos.

Começar pelo sinal do catálogo: requer probe runtime, depois verificar com key real em read-only.
O probe deve fixar ID arcee-ai/trinity-large-thinking, não outro modelo do mesmo fornecedor.
suporte embeddings · supports frequency_penalty · supports include_reasoning · supports logit_bias · supports max_tokens

Próxima ação

Arcee AI: Trinity Large Thinking suporte embeddings deve virar ação: tags de venda, matriz, rota, modelo fallback ou não suportado.

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Sinal do catálogo: requer probe runtime
Contexto: 262.144

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