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.

Il s'agit d'un modèle de google-gemini qui accepte non seulement du texte, mais aussi des images et des documents, et répond par du texte. Il convient à l'analyse de PDF et de scans, à l'analyse de captures d'écran, à l'écriture et au refactoring de code, et au travail sur de longs documents : la fenêtre de contexte est de 65 536 jetons.

En une seule réponse, le modèle génère jusqu'à 32 000 jetons, ce qui représente des dizaines de pages. C'est suffisant pour un document technique volumineux, une analyse détaillée de fichier ou un gros fragment de code. Si le matériel est plus important, divisez la tâche en plusieurs parties et continuez dans la même discussion ; la fenêtre de contexte de 65 536 jetons le permet.

Nos données ne mentionnent pas de capacités de raisonnement avant réponse, nous ne promettons donc pas de mode de réflexion spécifique. Cela ne signifie pas pour autant que le modèle ne peut pas gérer une logique en plusieurs étapes : demandez-lui de détailler la solution étape par étape et comparez le résultat avec d'autres modèles directement dans l'interface BotHub.

L'appel de fonctions et la sortie JSON structurée ne sont pas indiqués dans nos données, il ne faut donc pas les utiliser en production sans vérification. L'accès se fait via l'API BotHub compatible avec OpenAI : testez votre schéma et, si nécessaire, passez à un autre modèle sans réécrire l'intégration.

Les images et les documents, oui : envoyez une capture d'écran, une photo, un PDF ou un scan et demandez d'analyser le contenu. Il n'y a aucune mention de prise en charge de l'audio ou de la vidéo dans nos données. Le modèle répond par du texte ; la génération d'images et de sons n'est pas annoncée — pour cela, BotHub propose des modèles dédiés.

Nous ne disposons pas de données spécifiques sur la qualité du russe, nous ne nous prononçons donc pas. Le moyen le plus honnête est de tester sur votre tâche : envoyez une requête dans BotHub, regardez la réponse et, si vous le souhaitez, comparez avec un autre modèle dans la même fenêtre ; le basculement ne prend que quelques secondes.