8月3日消息，《华尔街日报》近日报道，2025年末，美国AI创企Arcee AI决定把大部分剩余现金押在一个目标上：从头训练一款大型开放权重模型。公司当时约有30名员工。Arcee后来披露，围绕Trinity的算力、人员、数据、存储和运营等投入合计约2000万美元。2048块英伟达B300 GPU连续运行33天，Trinity Large由此诞生。

2026年4月1日，经过后训练的Trinity-Large-Thinking上线。它最初按Apache 2.0许可证发布；5月29日，Arcee又把整个Trinity系列迁至OpenMDW-1.1。企业既可以调用Arcee的API，也可以从Hugging Face下载模型权重，部署在自己的系统里。选择私有部署后，数据不必送到模型供应商的服务器；企业也可以继续微调模型，或者长期固定在某个版本上。

技术上，Trinity Large采用稀疏混合专家架构，共有4000亿参数，单次激活其中130亿；整个预训练使用了17万亿词元。

首席执行官马克·麦奎德（Mark McQuade）说：“我们就是一群闷头干活的怪人，想证明所有人都看错了。”

对银行、医院、大学和国家实验室来说，这种控制权尤其重要。它们不仅关心模型表现，也关心数据存放在哪里、谁能修改模型，以及能否长期使用同一版本。

控制权之外，价格也在影响客户选择。《华尔街日报》称，过去一年，Kimi、Qwen和DeepSeek等中国开放权重模型凭借较低价格吸引了不少美国用户。如果美国机构还要求模型由美国团队训练、权重可下载、许可证宽松，选择范围就更窄。Arcee押注的正是这块空档。

但投资人担心，客户一旦自行部署，Arcee就不再掌握每次调用的入口。API、私有部署和技术服务能带来多少持续收入？权重交到用户手里后，公司还能在多大程度上维持客户关系？

Arcee此前累计融资5000万美元，估值一度达到2.4亿美元。但麦奎德告诉《华尔街日报》：“几乎每家一线风投都说了不。”

Arcee的早期投资者、Emergence Capital合伙人乔·弗洛伊德（Joe Floyd）听到过更不客气的说法：“我不希望它成功。我不投，因为它会伤到我在Anthropic或OpenAI上的投资。”弗洛伊德说，这样的理由，他听了一遍又一遍。

钱并没有离开人工智能。报道援引PitchBook数据称，2026年第一季度，AI初创企业共融资2555亿美元，其中67.3%集中在OpenAI、Anthropic和xAI的三笔融资里。

商业模式之外，投资人还有第二层疑问：模型本身是否足够强。《华尔街日报》称，Trinity Large在多项主要基准上仍落后于Anthropic和OpenAI的头部模型。这意味着Arcee既要证明开放权重有市场，也要证明一家小公司能够持续承担追赶成本。

麦奎德显然憋着一口气。他说，自己几乎和那些在X上呼吁发展美国开放模型的风投都谈过。“我们已经下场训练、发布模型，不是只在嘴上说说。我们想让美国赶上并超过中国。”

美国开放模型并非完全没有支持者。英伟达今年3月组建Nemotron Coalition，希望通过共享研究、专业能力、数据和算力推进开放前沿模型。

7月22日，美国能源部与Arcee宣布开发Genesis-Science-1（GS1），一款面向科学研究的开放权重模型。Arcee负责筹备算力、整理训练数据、完成训练及后训练，并搭建科学工作台和受控执行环境；能源部科学家和参与项目的国家实验室将提供经审核的科学材料、确定研究任务、设计评测并验证结果。

能源部托管的贡献门户已经开放，正向大学、国家实验室、企业和科研机构征集科学文本、代码、文档、结构化技术数据、研究环境和评测材料。首轮基础阶段材料的申请截止日期是8月6日。

7月31日，Arcee又在X上向科研社区征集GS1的训练材料，包括适合预训练、中期训练或上下文扩展的科学文本、代码、文档和结构化技术数据。

帖子下面，一名用户追问：“既然数据来自社区自愿贡献，希望你们之后也考虑把这些数据开源出来。这会推动整个领域。”

GS1计划在2026年晚些时候公开发布模型权重、技术报告和演示。它瞄准的是更长的科学计算流程：修复代码、调用工具、处理彼此冲突的运行日志，并留下可供复查和复现的工作记录。

《华尔街日报》称，Arcee正在推进一轮预计很快完成的新融资，计划用这笔资金训练更大的模型。GS1能否在年内按计划开放，新融资能否落地，将检验这支约30人的团队是否还有资本再押一次。（易句）

（本文由AI翻译，网易编辑负责校对）