Reka Flash 3
Rede Neural
Reka Flash 3 é um modelo de linguagem universal da Reka com 21 bilhões de parâmetros para chat, código e chamada de funções.
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 65 536 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 58 982 tokens
- Níveis de raciocínio
- baixo, médio, alto
- Recursos
- raciocínio
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona Reka Flash 3?
Reka Flash 3 é um modelo de linguagem universal da Reka, treinado para seguir instruções: possui 21 bilhões de parâmetros, sendo um modelo compacto de uso geral. Ele mantém diálogos, escreve e analisa código, executa condições de tarefas com precisão e sabe chamar funções, sendo ideal como núcleo para assistentes e pequenas automações. No BotHub, o modelo está disponível sem VPN ou cartão estrangeiro, e você paga em rublos pelo uso real de tokens, sem assinatura. Ao lado, na mesma janela, estão outras redes neurais: você pode comparar respostas ou alternar para uma alternativa em segundos, e uma API unificada compatível com OpenAI permite trocar o modelo diretamente no código sem reescrever a integração. A correspondência é criptografada via AES-GCM, e para empresas há contrato, fatura, intercâmbio eletrônico de documentos e painel administrativo com limites. Para o desenvolvedor, o Reka Flash 3 é útil para gerar funções auxiliares, refatoração e depuração; para a equipe de produto, para prototipar chatbots com acesso a ferramentas externas; para o analista, para converter textos dispersos em um formato rigoroso; para o suporte, para rascunhos de respostas a solicitações comuns.Perguntas frequentes sobre Reka Flash 3
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 reka-flash-3 trabalha com texto, analisa documentos e imagens, e sabe raciocinar antes de responder. É adequado para análise de arquivos, perguntas sobre conteúdo, trabalho com código e tarefas lógicas. A janela de contexto é de 32.768 tokens, permitindo acomodar material volumoso em uma única solicitação.
O limite por resposta é de 58.982 tokens, o suficiente para uma análise longa, um grande fragmento de código ou uma instrução detalhada. Lembre-se de que o contexto do modelo é de 32.768 tokens, portanto, é melhor dividir textos muito longos em partes.
Sim, esta é uma capacidade confirmada: o modelo constrói uma cadeia de passos até a resposta final. Isso ajuda em tarefas onde a sequência é importante — matemática, lógica, depuração de código, análise de condições de documentos. Peça para mostrar o processo de solução se precisar de uma lógica verificável.
Em nossos dados, a chamada de funções e a saída JSON estruturada não estão marcadas — isso não significa que não existam, apenas que não confirmamos. Se precisar de um formato garantido, peça a resposta em JSON diretamente no prompt ou conecte um modelo com suporte declarado através da API unificada compatível com OpenAI do BotHub.
Imagens e documentos podem ser carregados — eles estão listados como tipos de entrada suportados, então o modelo analisará uma captura de tela, esquema ou arquivo com texto e responderá com texto. Áudio e vídeo não estão marcados em nossos dados; para eles, existem modelos separados no BotHub, e você pode alternar na mesma janela.
Não temos dados sobre os idiomas dos prompts e respostas, por isso não prometemos nada específico — é melhor testar com sua própria tarefa: envie uma solicitação típica e avalie o resultado. O acesso ao reka-flash-3 funciona sem VPN ou cartão estrangeiro, com pagamento em rublos.