Morph V3 Fast
Rede Neural
Morph V3 Fast é um modelo rápido de aplicação de correções de código da Morph, com 96% de precisão e ~10.500 tokens/seg.
Especificações
- Entrada
- texto, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 81 920 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 38 000 tokens
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona Morph V3 Fast?
Morph V3 Fast é um modelo de aplicação de correções da Morph: você envia a instrução, o código-fonte e o fragmento de correção, e recebe o código alterado. A velocidade declarada é de cerca de 10.500 tokens por segundo com 96% de precisão, sendo ideal para transformações rápidas de código em fluxos de trabalho. Detalhe importante: a solicitação deve seguir um formato estrito — instrução na tag 'instruction', código-fonte na tag 'code', correção na tag 'update', caso contrário, o modelo não entenderá a estrutura. Através do BotHub, este serviço está disponível sem VPN ou cartões estrangeiros, com pagamento em rublos por uso de tokens que não expiram. Mais de 250 modelos estão reunidos em uma única interface, permitindo usar outros modelos para tarefas complexas e o Morph V3 Fast para aplicar as correções. Inclui API compatível com OpenAI, criptografia AES-GCM e condições corporativas com contrato e limites. Cenários típicos incluem correções mecânicas em massa em grandes repositórios, correção de erros de linter, renomeação e atualização de assinaturas em todo o projeto, migração de bibliotecas e integração em pipelines de CI e agentes de desenvolvimento.Perguntas frequentes sobre Morph V3 Fast
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
O morph-v3-fast:batch é um modelo de texto com suporte a documentos: aceita texto e arquivos, retornando texto. O contexto de até 81.920 tokens permite analisar materiais extensos, e a resposta de até 38.000 tokens é ideal para resumos, extração de dados, reescrita e trabalho com código.
Em uma única resposta, o modelo pode gerar até 38.000 tokens. O contexto de entrada chega a 81.920 tokens, permitindo incluir documentos extensos junto com as instruções. Se precisar de um resultado longo, é recomendável dividir a tarefa em partes e compilar o texto por fragmentos.
Não há um modo de raciocínio separado em nossos dados sobre o modelo, portanto não podemos confirmar. A ausência de registro não significa que a capacidade não exista. A maneira mais fácil de verificar é testando em suas próprias tarefas — por exemplo, em lógica de várias etapas ou cálculos em documentos.
A chamada de funções e a saída estruturada em JSON não estão marcadas em nossos dados para este modelo, portanto não podemos garantir. Isso não é uma recusa confirmada, apenas não há registro. Se o formato da resposta for crítico, execute uma solicitação de teste via API do BotHub e verifique o resultado.
O modelo aceita texto e documentos como entrada — arquivos podem ser analisados junto com a pergunta. Imagens, áudio e vídeo não estão marcados em nossos dados, e o suporte a eles não foi confirmado. Se a tarefa envolver imagens ou som, você pode alternar para outro tipo de modelo no BotHub na mesma janela.
Não há métricas separadas sobre a qualidade do trabalho com o português em nossos dados, portanto não daremos uma avaliação. O contexto de 81.920 tokens permite carregar documentos e instruções extensos; a melhor forma de verificar a precisão do modelo com seu material é testar com alguns exemplos reais.