Mi:dm K 3.0 Pro
нейросеть
Mi:dm K 3.0 Pro — рассуждающая модель от KT на 120B параметров с гибридной архитектурой: смесь экспертов, слои Mamba и внимание
Характеристики
- Входные данные
- текст, документы
- Результат
- текст
- Размер контекста
- 261 795 токенов
- Макс. длина ответа
- 235 615 токенов
- Уровни рассуждений
- низкий, средний, высокий
- Возможности
- рассуждения
Стоимость промпта
(за 1M токенов)
Стоимость ответа
(за 1M токенов)
import OpenAI from 'openai';
const openai = new OpenAI({
apiKey: '<your bothub access token>',
baseURL: 'https://openai.bothub.chat/v1'
});
// Sync - Text generation
async function main() {
const chatCompletion = await openai.chat.completions.create({
messages: [{ role: 'user', content: 'Say this is a test' }],
model: 'midm-k-3.0-pro',
});
}
// Async - Text generation
async function main() {
const stream = await openai.chat.completions.create({
messages: [{ role: 'user', content: 'Say this is a test' }],
model: 'midm-k-3.0-pro',
stream: true
});
for await (const chunk of stream) {
const part: string | null = chunk.choices[0].delta?.content ?? null;
}
}
main();
Как работает Mi:dm K 3.0 Pro?
Mi:dm K 3.0 Pro — рассуждающая модель от KT, построенная на смеси экспертов: 120 миллиардов параметров, из которых на каждом запросе активны 12 миллиардов. Такая схема сохраняет глубину рассуждений, но не прогоняет всю сеть целиком. Архитектура гибридная: в ней соседствуют слои Mamba, механизм смеси экспертов и внимание, а разные типы слоёв берут на себя разные аспекты обработки последовательности. В BotHub модель открывается из России без VPN и зарубежной карты, оплата в рублях идёт по факту за токены, а остаток на балансе не сгорает. Переключиться на Mi:dm K 3.0 Pro можно в том же окне, где вы работаете с остальными моделями, а через единый OpenAI-совместимый API её подключают к мультимодельным системам без переписывания интеграции. Модель пригодится для многошаговых логических задач и разбора условий, где важен сам ход рассуждения; для учебных и исследовательских STEM-задач; для анализа протяжённых документов и выявления связей между фрагментами; для внутренних корпоративных сценариев с договором, счётом, ЭДО и лимитами для сотрудников.Частые вопросы о Mi:dm K 3.0 Pro
Вы можете использовать результаты генерации в коммерческих целях. Все права на созданный контент принадлежат вам. Единственное ограничение: убедитесь, что в запросе не использовались защищённые авторским правом материалы третьих сторон. Ответственность за соблюдение прав на входные данные лежит на пользователе.
midm-k-3.0-pro — текстовая модель с окном контекста около 262 тысяч токенов. Она читает документы и текстовые запросы, умеет рассуждать перед ответом. Подойдёт для анализа больших материалов, работы с кодом, разбора инструкций и написания объёмных текстов. Доступна в BotHub вместе с другими моделями, без VPN и зарубежной карты.
За один ответ модель может выдать до 235 615 токенов — это очень большой запас, которого хватает на длинные документы и развёрнутые материалы. Входной контекст тоже крупный, около 262 тысяч токенов, так что модель удержит в поле зрения весь нужный текст целиком.
Да, способность рассуждать перед ответом в наших данных отмечена как подтверждённая возможность модели. Она может продумать ход решения по шагам и только потом выдать результат, что полезно в многошаговых задачах, анализе документов и разборе кода. Как именно это выглядит в ответе, зависит от вашего запроса.
В наших данных поддержка вызова функций и структурированного вывода JSON не отмечена, поэтому подтвердить её нельзя — это не значит, что возможностей нет, просто мы их не фиксировали. Если JSON на выходе критичен для вашего проекта, проверьте на практике и держите под рукой другую модель: в BotHub переключение занимает один клик.
По нашим данным, на вход модель принимает текст и документы. Загрузка изображений, аудио и видео в них не отмечена, поэтому подтвердить её мы не можем — уточните на практике. Для таких задач в BotHub есть модели других типов, и переключиться на них можно в том же окне.
Отдельных подтверждённых данных о качестве русского языка у нас нет — в описании модели это не отмечено. Модель работает с текстом и документами без привязки к языку в наших материалах, поэтому лучше проверить её на ваших примерах: короткий тест покажет больше, чем общие обещания.