Morph V3 Fast
Réseau Neuronal
Morph V3 Fast est un modèle rapide de modification de code par Morph : 96 % de précision et environ 10 500 tokens par seconde.
Caractéristiques
- Entrée
- texte, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 81 920 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 38 000 tokens
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Morph V3 Fast?
Morph V3 Fast est un modèle de modification de code par Morph : vous fournissez une instruction, le code source et le fragment à modifier, et vous obtenez le code mis à jour. Avec une vitesse annoncée d'environ 10 500 tokens par seconde et une précision de 96 %, ce modèle est idéal pour les transformations rapides de code. Important : la requête doit respecter un format strict (instruction dans la balise 'instruction', code source dans 'code', modification dans 'update'), sinon la structure ne sera pas comprise. Via BotHub, ce service est accessible depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère, avec paiement en roubles à l'usage et des tokens qui n'expirent pas. Plus de 250 modèles sont réunis dans une interface unique, permettant de traiter des tâches complexes avec un modèle adapté avant d'appliquer les modifications avec Morph V3 Fast. API compatible OpenAI, chiffrement AES-GCM et conditions d'entreprise avec contrat et facturation disponibles. Scénarios types : modifications mécaniques de masse, correction d'erreurs de linter, renommages et mises à jour de signatures, migration de bibliothèques, intégration dans des pipelines CI et agents de développement.Questions fréquentes sur Morph V3 Fast
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.
morph-v3-fast:batch est un modèle textuel prenant en charge les documents : il accepte du texte et des fichiers pour retourner du texte. Un contexte allant jusqu'à 81 920 tokens permet d'analyser des documents volumineux, et une réponse jusqu'à 38 000 tokens est idéale pour le résumé, l'extraction de données, la réécriture et le travail sur le code.
Le modèle peut générer jusqu'à 38 000 tokens par réponse. Le contexte d'entrée allant jusqu'à 81 920 tokens, il est possible d'inclure un document volumineux avec les instructions. Pour un résultat long, il est conseillé de diviser la tâche et de compiler le texte par fragments.
Nos données ne mentionnent pas de mode de raisonnement spécifique, nous ne pouvons donc pas le confirmer. L'absence de mention ne signifie pas que la fonctionnalité est absente. Le plus simple est de tester sur vos propres tâches, par exemple avec une logique multi-étapes ou des calculs dans des documents.
L'appel de fonctions et la sortie JSON structurée ne sont pas mentionnés dans nos données, nous ne pouvons donc pas les garantir. Ce n'est pas un refus confirmé, simplement une absence de mention. Si le format est critique, effectuez un test via l'API BotHub pour vérifier le résultat.
Le modèle accepte du texte et des documents en entrée ; les fichiers peuvent être analysés avec la question. Les images, l'audio et la vidéo ne sont pas mentionnés dans nos données, leur prise en charge n'est pas confirmée. Si votre tâche implique des images ou du son, vous pouvez passer à un autre type de modèle dans BotHub.
Nous ne disposons pas de métriques spécifiques sur la qualité du traitement du russe, nous ne donnerons donc pas d'évaluation. Le contexte de 81 920 tokens permet de charger des documents volumineux ; il est préférable de tester la précision du modèle sur vos propres exemples.