Reka Flash 3
Red Neuronal
Reka Flash 3 es un modelo de lenguaje versátil de Reka de 21B parámetros para chat, código y llamadas a funciones.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 65 536 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 58 982 tokens
- Niveles de razonamiento
- bajo, medio, alto
- Funciones
- razonamiento
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Reka Flash 3?
Reka Flash 3 es un modelo de lenguaje versátil de Reka, optimizado para seguir instrucciones: cuenta con 21 mil millones de parámetros, lo que lo convierte en un modelo compacto de propósito general. Mantiene conversaciones, escribe y analiza código, sigue instrucciones con precisión y puede realizar llamadas a funciones, siendo ideal para asistentes y automatizaciones. En BotHub, el modelo está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras, pagando en rublos solo por los tokens consumidos, sin suscripciones. En la misma ventana, puedes comparar respuestas con otras IA o cambiar de modelo en segundos. La API compatible con OpenAI permite cambiar de modelo en el código sin reescribir la integración. Las conversaciones están cifradas con AES-GCM. Para empresas, ofrecemos contratos, facturación y panel de administración con límites. Reka Flash 3 es útil para desarrolladores (generación de funciones, refactorización, depuración), equipos de producto (prototipos de chatbots con herramientas externas), analistas (formateo de textos) y soporte (borradores de respuestas).Preguntas frecuentes sobre Reka Flash 3
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.
Reka Flash 3 trabaja con texto, analiza documentos e imágenes, y razona antes de responder. Es ideal para analizar archivos, responder preguntas sobre contenido, trabajar con código y tareas lógicas. La ventana de contexto es de 32 768 tokens, permitiendo procesar material extenso.
El límite por respuesta es de 58 982 tokens, suficiente para análisis largos, fragmentos de código grandes o instrucciones detalladas. Ten en cuenta que el contexto del modelo es de 32 768 tokens, por lo que es mejor dividir textos muy largos.
Sí, es una capacidad confirmada: el modelo construye una cadena de pasos antes de la respuesta final. Esto ayuda en tareas donde la secuencia es importante: matemáticas, lógica, depuración de código y análisis de documentos. Pide mostrar el proceso de solución si necesitas lógica verificable.
En nuestros datos, las llamadas a funciones y la salida JSON estructurada no están marcadas; esto no significa que no existan, simplemente no lo confirmamos. Si necesitas un formato garantizado, solicita la respuesta en JSON en el prompt o conéctate a través de la API de BotHub compatible con OpenAI con un modelo que tenga soporte declarado.
Se pueden cargar imágenes y documentos, ya que están indicados como tipos de entrada compatibles; el modelo analizará capturas de pantalla, diagramas o archivos de texto. El audio y el video no están marcados en nuestros datos; para ellos, BotHub tiene modelos específicos que puedes seleccionar en la misma ventana.
No tenemos datos sobre los idiomas de los prompts y respuestas, así que no podemos prometer nada específico. Es mejor probarlo con tu tarea: envía una consulta típica y evalúa el resultado. El acceso a Reka Flash 3 desde Rusia funciona sin VPN ni tarjetas extranjeras, con pago en rublos.