L3.3 Euryale 70B
Red Neuronal
L3.3 Euryale 70B es un modelo de Sao10k para diálogos de rol y texto artístico, sucesor de Euryale L3 70B v2.2.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona L3.3 Euryale 70B?
L3.3 Euryale 70B es un desarrollo de Sao10k centrado en el rol creativo: el modelo mantiene diálogos desde la perspectiva de un personaje, conserva el carácter y el estilo, y genera texto artístico vívido en lugar de respuestas secas de asistente. Es la continuación de la línea: su predecesor es Euryale L3 70B v2.2. En BotHub, el modelo se conecta sin VPN ni tarjetas extranjeras: pagas con tarjeta rusa en rublos y solo por los tokens consumidos, sin que el saldo caduque. Junto a él, en la misma interfaz, hay más de 250 redes neuronales, por lo que puedes comparar respuestas o cambiar de modelo en un par de clics, y mediante una API compatible con OpenAI, cambiar un parámetro sin reescribir la integración. La correspondencia se cifra mediante AES-GCM y el contenido de los diálogos no se guarda. El modelo es útil si escribes historias interactivas y misiones, diriges campañas de rol de texto, prototipas personajes para juegos o aplicaciones, buscas un coautor para prosa y diálogos, o creas un chatbot con un carácter marcado.Preguntas frecuentes sobre L3.3 Euryale 70B
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo de texto de 70 mil millones de parámetros de sao10k, ajustado sobre la base de Llama 3.3. Mantiene bien el rol y el estilo asignados, por lo que se elige para escritura creativa, diálogos, personajes, guiones, así como para tareas comunes como reescritura y edición de texto.
El límite de salida es de hasta 16384 tokens por respuesta, lo que equivale a un capítulo corto o un artículo largo. Sin embargo, la ventana de contexto es de 8000 tokens, por lo que los diálogos muy largos deben acortarse o proporcionar al modelo un resumen de las partes anteriores.
No se indica un modo separado de razonamiento paso a paso en nuestros datos; el modelo responde de inmediato. Si necesitas una cadena de razonamiento, pídele en el prompt que descomponga la tarea paso a paso. Para tareas matemáticas y lógicas complejas, es más conveniente cambiar a un modelo de razonamiento en BotHub dentro de la misma ventana.
En nuestros datos no se indica soporte para llamadas a funciones (function calling) ni salida estructurada estricta. En la práctica, puedes describir el formato deseado directamente en el prompt y pedir la respuesta en formato JSON, pero el resultado debe verificarse con un validador por tu parte.
Se aceptan texto, documentos e imágenes como entrada; puedes enviar un archivo con material y pedir que lo analice, resuma o reescriba. El audio y el video no son compatibles: para ellos, BotHub tiene modelos separados disponibles en la misma interfaz y a través de una API unificada.
El modelo está construido sobre la base de Llama 3.3 70B, que fue entrenada originalmente como multilingüe, por lo que funciona con confianza con consultas en ruso. Si el resultado no es satisfactorio, en BotHub puedes comparar la respuesta con otro modelo en la misma ventana sin reescribir la integración.