Morph V3 Large
Red Neuronal
Morph V3 Large es un modelo de aplicación de código de Morph: realiza ediciones complejas con 98% de precisión a ~4500 tokens/s.
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 Morph V3 Large?
Morph V3 Large es un modelo de Morph diseñado para una tarea: aplicar ediciones con precisión al código existente. Acepta instrucciones y archivos fuente en un formato especial con etiquetas 'instruction' y 'code', devolviendo el código modificado. Con una precisión del 98% y una velocidad de ~4500 tokens/s, es ideal para el final de una cadena: otra IA genera el cambio y Morph V3 Large lo aplica al archivo. En BotHub, está disponible sin VPN, con pagos en rublos mediante tarjetas rusas y solo por los tokens consumidos (no caducan). Su API compatible con OpenAI permite integrarla en editores o CI, facilitando el cambio entre más de 250 modelos sin reescribir la integración. Útil para aplicar diffs a archivos grandes, refactorización masiva, implementar revisiones de código, automatizar correcciones de linter o crear agentes de código donde usted define el plan y el modelo ejecuta la edición precisa.Preguntas frecuentes sobre Morph V3 Large
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-large es un modelo de texto de Morph enfocado en trabajar con código y aplicar ediciones rápidas a archivos. Acepta texto, documentos e imágenes como entrada, con un contexto de 32,000 tokens. Es adecuado para refactorización, depuración, edición puntual de fragmentos y análisis de documentación técnica.
El límite de salida es de 131,072 tokens, lo cual es mucho: el modelo puede devolver un archivo grande completo o varios fragmentos editados a la vez. Dado que el contexto de la solicitud es de 32,000 tokens, es mejor enviar el código fuente voluminoso en partes.
No se indica un modo de razonamiento separado en nuestros datos. Sin embargo, puede pedirle al modelo directamente en el prompt que descomponga la tarea paso a paso y explique la lógica de la edición; para trabajar con código, esto suele ser suficiente. Si necesita cadenas de razonamiento largas, cambie a un modelo de razonamiento en la misma ventana.
No se indican llamadas a funciones ni modo JSON estricto en nuestros datos, por lo que para escenarios de agentes, vale la pena probarlo con su tarea. Siempre puede describir el formato de respuesta deseado en el prompt. Además, la API de BotHub, compatible con OpenAI, le permite cambiar a otro modelo sin reescribir la integración.
El modelo acepta imágenes y documentos junto con texto: adjunte una captura de pantalla de un error, un esquema o un archivo de especificación. No hay audio ni video en la lista de formatos de entrada. El modelo solo genera texto, por lo que no obtendrá imágenes, sonido o video de él.
No tenemos datos sobre la compatibilidad con idiomas específicos, por lo que no podemos prometer nada con seguridad; es más fácil probar el modelo con su propia solicitud real. La interfaz de BotHub está en ruso, el acceso funciona desde Rusia sin VPN ni tarjetas extranjeras, y el pago se realiza en rublos según el uso real.