Magnum V4 72B
Red Neuronal
Magnum V4 72B es un modelo basado en Qwen2.5 72B, ajustado para textos literarios: API de Magnum V4 72B para tareas de escritura.
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 Magnum V4 72B?
Magnum V4 72B es una versión ajustada de Qwen2.5 72B de la serie Magnum, creada con un objetivo: acercar la calidad de la prosa literaria al nivel de los grandes modelos cerrados. Se distingue del modelo base por su ajuste para la escritura: descripciones vívidas, un estilo narrativo fluido y diálogos naturales en lugar de respuestas secas de asistente. Su tamaño de 72 mil millones de parámetros permite escenas largas y coherentes. En BotHub, el modelo funciona sin VPN ni tarjetas extranjeras, y pagas en rublos según el uso (tokens consumidos), sin suscripciones y sin que el saldo caduque. Tienes más de 250 modelos en una sola ventana: puedes empezar un borrador aquí y pedirle a otro modelo que verifique los hechos sin cambiar de servicio. Para productos, ofrecemos una API compatible con OpenAI; para empresas, contratos, facturas y un panel de administración con límites. Escenarios: borradores de escenas y diálogos, relatos y capítulos, textos para mundos de juego e historias interactivas, reescritura de fragmentos y diálogos para bots.Preguntas frecuentes sobre Magnum V4 72B
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 anthracite-org con un contexto de 32,768 tokens. Es adecuado para generar y editar texto, diálogos y guiones narrativos, analizar documentos y trabajar con código. Puedes ingresar no solo texto, sino también imágenes y documentos.
El límite de salida es de 4096 tokens por respuesta, lo que equivale a varias páginas de texto. Si necesitas material extenso, divide la tarea en partes: el contexto de 32,768 tokens permite mantener fragmentos anteriores en el diálogo y continuar sin perder la coherencia.
No se indica un modo de razonamiento específico en nuestros datos. Sin embargo, puedes pedirle al modelo que desglose la solución paso a paso directamente en el prompt; así, las respuestas a tareas lógicas y analíticas suelen ser más precisas. Si necesitas modelos de razonamiento, cambia a otro en la misma ventana de BotHub.
En nuestros datos no se indica soporte para 'function calling' ni modo JSON estricto. Para obtener respuestas estructuradas fiables, describe el formato deseado en el prompt y valida el resultado por tu cuenta, o elige un modelo con soporte confirmado para llamadas a funciones; la API de BotHub es unificada.
El modelo acepta imágenes y documentos como entrada: puedes pedirle que describa una imagen o analice el contenido de un archivo. No hay información sobre audio o video en nuestros datos. La salida es texto; no está prevista la generación de imágenes, sonido o video.
El modelo se basa en la base multilingüe Qwen2.5-72B, por lo que maneja bien las consultas en ruso. Puedes comprobar la calidad con tu propia tarea: en BotHub, abres magnum v4 72b sin VPN ni tarjeta extranjera, pagas en rublos y, si es necesario, comparas con otro modelo en la misma ventana.