Morph V3 Fast
нейросеть
Morph V3 Fast — быстрая модель применения правок к коду от Morph с точностью 96% и скоростью около 10 500 токенов в секунду
Характеристики
- Входные данные
- текст, документы
- Результат
- текст
- Размер контекста
- 81 920 токенов
- Макс. длина ответа
- 38 000 токенов
Стоимость промпта
(за 1M токенов)
Стоимость ответа
(за 1M токенов)
Как работает Morph V3 Fast?
Morph V3 Fast — модель применения правок от Morph: вы передаёте инструкцию, исходный код и фрагмент правки, а на выходе получаете уже изменённый код. Заявленная скорость — около 10 500 токенов в секунду при точности 96%, поэтому модель подходит для быстрых преобразований кода в потоке задач. Важная деталь: запрос нужно собирать в строгом формате — инструкция в теге instruction, исходный код в теге code, правка в теге update, иначе модель не поймёт структуру. Через BotHub такая работа доступна из России: без VPN и зарубежной карты, оплата в рублях по факту за токены, токены не сгорают. В одном окне собраны более 250 моделей, поэтому сложную задачу можно разобрать на другой модели, а применение правок вернуть Morph V3 Fast; есть единый OpenAI-совместимый API, шифрование AES-GCM и корпоративные условия с договором, счётом и лимитами. Типичные сценарии — массовые механические правки в большом репозитории, исправление ошибок по отчёту линтера, переименования и обновления сигнатур по всему проекту, миграция на новую версию библиотеки, а также встраивание правок в CI и агентные пайплайны разработки.Частые вопросы о Morph V3 Fast
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.
morph-v3-fast:batch — текстовая модель с поддержкой работы с документами: она принимает текст и файлы и возвращает текст. Контекст до 81 920 токенов позволяет разбирать объёмные материалы, а ответ до 38 000 токенов подходит для реферирования, извлечения данных, переписывания и работы с кодом.
За один ответ модель может выдать до 38 000 токенов. Входной контекст при этом доходит до 81 920 токенов, поэтому в один запрос помещается объёмный документ вместе с инструкциями. Если нужен длинный результат, разумно разбить задачу на части и собирать текст по фрагментам.
Отдельного режима рассуждений в наших данных о модели нет, поэтому подтвердить его мы не можем. Пометки об этом не стоит читать как отказ: отсутствие записи не значит, что возможности нет. Проверить проще всего на своих задачах — например, на многошаговой логике или подсчётах в документах.
Вызов функций и структурированный вывод в JSON у этой модели в наших данных не отмечены, так что гарантировать их мы не беремся. Это не подтверждённый отказ — просто нет пометки. Если формат ответа критичен, прогоните тестовый запрос через API BotHub и посмотрите на результат.
На вход модель принимает текст и документы — файлы можно разбирать вместе с вопросом. Изображения, аудио и видео в наших данных не отмечены, работа с ними не подтверждена. Если задача связана с картинками или звуком, в BotHub можно переключиться на модель другого типа в том же окне.
Отдельных метрик по качеству работы с русским языком в наших данных нет, поэтому оценку мы давать не будем. Контекст в 81 920 токенов позволяет загружать объёмные документы и инструкции, а насколько аккуратно модель держит именно ваш материал, лучше проверить на нескольких реальных примерах.