L3 Lunaris 8B
Réseau Neuronal
L3 Lunaris 8B est un modèle polyvalent basé sur Llama 3, fusionnant plusieurs modèles pour des scénarios créatifs et de jeu de rôle.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche L3 Lunaris 8B?
L3 Lunaris 8B est un généraliste basé sur l'architecture Llama 3, conçu comme une fusion réfléchie de plusieurs modèles : l'objectif était de préserver la liberté créative tout en améliorant la logique et les connaissances générales. Le modèle gère ainsi aussi bien les dialogues libres que le maintien d'un rôle. Sur BotHub, il est accessible sans VPN ni carte étrangère : vous payez en roubles avec une carte russe, uniquement pour les jetons réellement utilisés, qui n'expirent pas. Plus de 250 autres réseaux neuronaux sont disponibles dans la même fenêtre, permettant de comparer les réponses ou de changer de modèle en une seconde. L'API unique compatible OpenAI évite de réécrire les intégrations. Les conversations sont chiffrées en AES-GCM et ne sont pas conservées. Les équipes bénéficient de contrats, de factures, de gestion électronique de documents et d'un panneau d'administration avec limites. Utile pour les histoires interactives, les jeux de rôle, le prototypage de dialogues de personnages, la recherche d'idées de scénarios, la création d'assistants au ton naturel ou pour répondre à des questions générales.Questions fréquentes sur L3 Lunaris 8B
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 textuel compact de sao10k avec 8B de paramètres. Il répond aux questions, rédige et édite des textes, aide avec le code, et analyse les documents et images téléchargés. Adapté aux scénarios de dialogue, aux brouillons et aux tâches quotidiennes rapides où un modèle léger et réactif est nécessaire.
Le modèle génère jusqu'à 7372 jetons par réponse, ce qui correspond à un article volumineux ou à un grand fragment de code. Notez que la fenêtre de contexte est de 8192 jetons : votre requête, les documents joints et la réponse elle-même y sont inclus, donc une entrée longue réduit l'espace disponible pour la sortie.
Aucun mode de raisonnement spécifique n'est indiqué dans nos données, mais cela ne signifie pas qu'il n'existe pas. Si vous avez besoin d'une chaîne de réflexion, demandez explicitement dans le prompt de décomposer la tâche étape par étape avant la conclusion ; le modèle gère généralement bien la logique simple de cette manière.
L'appel de fonctions (function calling) et le mode JSON strict ne sont pas indiqués pour ce modèle dans nos données, nous déconseillons donc de les utiliser en production. Si la structure de la réponse est critique, passez à un modèle avec une prise en charge confirmée via l'API unique compatible OpenAI de BotHub — vous n'aurez pas à réécrire l'intégration.
Oui, en plus du texte, le modèle accepte des images et des documents : joignez une capture d'écran, une image ou un fichier et demandez d'en analyser le contenu. L'audio et la vidéo ne sont pas indiqués dans nos données, et le modèle ne produit que du texte en sortie — il n'y aura ni son ni images.
La langue des prompts et des réponses n'est pas spécifiée dans nos données, nous ne pouvons donc pas promettre de résultats concrets — il est plus simple de tester avec votre propre tâche. Sur BotHub, vous lancez le modèle sans VPN ni carte étrangère, payez en roubles et le comparez immédiatement à un autre dans la même fenêtre.