Morph V3 Large Batch
нейросеть
Morph V3 Large Batch — модель Morph для сложных правок кода: применяет инструкции к исходному коду с точностью 98%.
Характеристики
- Входные данные
- текст, документы
- Результат
- текст
- Размер контекста
- 262 144 токена
- Макс. длина ответа
- 131 072 токена
Стоимость промпта
(за 1M токенов)
Стоимость ответа
(за 1M токенов)
Как работает Morph V3 Large Batch?
Morph V3 Large Batch — узкоспециализированная модель вендора Morph, созданная не для свободного диалога, а для применения правок к уже написанному коду: вы передаёте инструкцию и исходный файл, а на выходе получаете код с точечно внесёнными изменениями. Заявленная точность — 98% на сложных трансформациях, скорость — около 4500 токенов в секунду, поэтому модель уместна там, где правок много и они должны быть предсказуемыми. Формат запроса фиксированный: инструкция и код оформляются отдельными тегами, что упрощает встраивание в собственный пайплайн. Через BotHub модель вызывается из того же окна, что и остальные 250 с лишним моделей: можно сравнить результат с более универсальным ассистентом, не переписывая интеграцию. Работа идёт без VPN и зарубежной карты, оплата в рублях по факту использования, токены не сгорают, а данные защищены шифрованием AES-GCM и не сохраняются. Для команд доступны договор, счёт, ЭДО, админ-панель и лимиты. Типичные задачи: массовые рефакторинги и миграции на новые версии библиотек, автоматическое внесение правок по итогам код-ревью, CI-шаги с замечаниями линтера и пакетная обработка файлов по шаблону.Частые вопросы о Morph V3 Large Batch
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.
Это текстовая модель с контекстом 262 144 токена, которая принимает ещё и документы. Её сильная сторона — аккуратно переносить подготовленные правки в уже готовый код или текст: слить фрагмент с исходным файлом. Пригодится в конвейерах массовой обработки документов, автоматических правок и пакетных заданий, где важна предсказуемость результата.
За один ответ модель выдаёт до 131 072 токенов — это указано в её карточке. Входной контекст при этом достигает 262 144 токенов, так что в один запрос помещается крупный файл или подборка документов вместе с заданием. Для длинных материалов это заметно снижает число отдельных обращений.
Отдельный режим рассуждений в наших данных не отмечен: модель отвечает по существу запроса, без выделенного шага размышлений. Если для вашей задачи важна пошаговая цепочка вывода, проверьте поведение на своём сценарии и при необходимости переключитесь на другую модель в BotHub — интеграция при этом остаётся прежней.
Вызов функций и структурированный вывод JSON в наших данных не отмечены, поэтому не стоит закладывать их как штатный механизм. Формат ответа обычно задают инструкцией в промте, а необходимость строгого JSON лучше проверить на тестовом запросе до запуска в продакшен.
На вход модель принимает текст и документы — это указано в её карточке. Изображения, аудио и видео в данных не отмечены, поэтому их обработку не стоит закладывать в архитектуру без проверки. Для сканов, аудиозаписей и роликов подберите модель с подходящей модальностью в том же интерфейсе.
Оценки качества русского языка в наших данных нет, язык промтов в карточке тоже не указан. Практический путь такой: прогоните модель на своих текстах, формулируйте задание коротко и однозначно, а результат сверяйте с эталоном — тогда вывод о пригодности будет основан на факте, а не на обещаниях.