Dots 3 Note Preview
Réseau Neuronal
Dots 3 Note Preview est un modèle MoE open-source de Dots Studio : 16B paramètres actifs sur 280B, disponible via l'API BotHub.
Caractéristiques
- Entrée
- texte, images, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 512 000 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 460 800 tokens
- Niveaux de raisonnement
- faible, moyen, élevé
- Fonctionnalités
- raisonnement, appel de fonctions
Comment ça marche Dots 3 Note Preview?
Dots 3 Note Preview est un modèle textuel open-weights de Dots Studio, basé sur une architecture mixture of experts : sur 280 milliards de paramètres, 16 milliards sont actifs à chaque étape. C'est le modèle le plus léger de la gamme Dots 3 : il nécessite moins de calculs par requête que les versions supérieures. La mention Preview indique une version préliminaire. Sur BotHub, le modèle est accessible sans VPN ni carte étrangère : vous payez en roubles avec une carte russe, uniquement pour les jetons consommés, et le solde n'expire pas. Plus de 250 réseaux de neurones sont disponibles dans la même interface : basculez facilement entre eux pour comparer les réponses sur une même requête. L'API compatible OpenAI permet de changer de modèle sans réécrire l'intégration. Les échanges sont chiffrés AES-GCM, les données ne sont pas conservées. Ce modèle est idéal pour traiter des tâches textuelles de masse à moindre coût, créer un prototype d'assistant, découvrir la gamme Dots 3 avant de choisir un modèle supérieur, ou ajouter une route de génération de secours dans votre produit.Questions fréquentes sur Dots 3 Note Preview
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
C'est un modèle textuel avec capacités de raisonnement : il analyse de longs documents, travaille avec du code, explique et structure l'information. Il accepte en entrée du texte, des images et des documents, et son contexte de 512 000 jetons permet de traiter des ensembles entiers de documents.
La limite par réponse est de 460 800 jetons, ce qui est considérable pour des tâches courantes. Vous pouvez demander une analyse volumineuse, un grand fragment de code ou un rapport détaillé complet, sans diviser la requête ni assembler les morceaux manuellement.
Oui, le modèle est capable de raisonner avant de répondre : il traite d'abord la tâche étape par étape, puis fournit le résultat. Cela aide en mathématiques, logique, analyse de code et analytique multi-étapes, où le cheminement est aussi important que le résultat.
Oui, l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée sont pris en charge. Le modèle peut être connecté à vos outils, recherches ou bases de données pour obtenir une réponse dans un schéma strict. Sur BotHub, cela fonctionne via une API compatible OpenAI, vous n'aurez donc pas à réécrire l'intégration pour chaque modèle.
Les images et documents, oui, peuvent être envoyés avec une requête textuelle : le modèle analysera une capture d'écran, un schéma, un tableau ou un fichier multipage. La prise en charge de l'audio et de la vidéo n'est pas indiquée dans nos données ; pour ces formats, il est préférable de passer à un modèle spécialisé dans la même fenêtre.
Les langues des prompts et des réponses ne sont pas spécifiées dans nos données, nous ne pouvons donc pas promettre de résultats précis — testez-le sur votre tâche. Sur BotHub, cela prend quelques minutes : accès sans VPN ni carte étrangère, paiement en roubles, et vous pouvez comparer avec un autre modèle à côté.