Morph V3 Fast
Red Neuronal
Morph V3 Fast es un modelo rápido de edición de código de Morph con 96% de precisión y ~10 500 tokens por segundo.
Características
- Entrada
- texto, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 81 920 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 38 000 tokens
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Morph V3 Fast?
Morph V3 Fast es un modelo de edición de código de Morph: envías una instrucción, el código fuente y el fragmento a editar, y recibes el código modificado. La velocidad es de unos 10 500 tokens/s con 96% de precisión, ideal para transformaciones rápidas. Nota: la solicitud debe seguir un formato estricto (instrucción en la etiqueta 'instruction', código fuente en 'code', edición en 'update'). A través de BotHub, está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras, pago en rublos por tokens, sin caducidad. Más de 250 modelos en una sola ventana permiten dividir tareas complejas y usar Morph V3 Fast para las ediciones; incluye API compatible con OpenAI, cifrado AES-GCM y condiciones corporativas. Escenarios típicos: ediciones masivas en repositorios, corrección de errores de linter, renombrado y actualización de firmas, migración de bibliotecas e integración en CI y pipelines de desarrollo.Preguntas frecuentes sobre Morph V3 Fast
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.
morph-v3-fast:batch es un modelo de texto con soporte para documentos: acepta texto y archivos, y devuelve texto. Su contexto de hasta 81 920 tokens permite analizar materiales extensos, y su respuesta de hasta 38 000 tokens es ideal para resúmenes, extracción de datos, reescritura y trabajo con código.
En una sola respuesta, el modelo puede generar hasta 38 000 tokens. El contexto de entrada alcanza los 81 920 tokens, por lo que un documento extenso junto con las instrucciones cabe en una sola solicitud. Si necesitas un resultado largo, es recomendable dividir la tarea en partes y recopilar el texto por fragmentos.
No hay un modo de razonamiento específico en nuestros datos sobre el modelo, por lo que no podemos confirmarlo. No interpretes esto como una negativa: la falta de registro no significa que la capacidad no exista. La mejor forma de comprobarlo es con tus propias tareas, por ejemplo, mediante lógica de varios pasos o cálculos en documentos.
Las llamadas a funciones y la salida estructurada en JSON no están marcadas en nuestros datos para este modelo, por lo que no podemos garantizarlas. No es una negativa confirmada, simplemente no hay registro. Si el formato de respuesta es crítico, ejecuta una solicitud de prueba a través de la API de BotHub y verifica el resultado.
El modelo acepta texto y documentos como entrada; los archivos pueden analizarse junto con la pregunta. Las imágenes, el audio y el video no están marcados en nuestros datos, por lo que su procesamiento no está confirmado. Si tu tarea involucra imágenes o sonido, puedes cambiar a otro tipo de modelo en BotHub dentro de la misma ventana.
No existen métricas específicas sobre la calidad del trabajo en ruso en nuestros datos, por lo que no daremos una evaluación. El contexto de 81 920 tokens permite cargar documentos e instrucciones extensos, pero es mejor verificar qué tan preciso es el modelo con tu material específico mediante algunos ejemplos reales.