Reka Flash 3

Reka Flash 3 adalah model bahasa besar serbaguna yang diinstruksikan (instruction-tuned) dari Reka AI, penyedia yang membangun keluarga modelnya sendiri. Model ini membawa 21 miliar parameter dan dirilis oleh penyedia pada 12 Maret 2025. Model ini berada di kategori teks, sehingga ditujukan untuk pekerjaan bahasa bukan pemrosesan gambar, audio atau video.

Dari sisi kemampuan, Reka Flash 3 disetel untuk obrolan umum, tugas pengkodean, mengikuti instruksi dan pemanggilan fungsi. Model ini menerima teks sebagai input dan mengembalikan teks sebagai output. Jendela konteksnya adalah 65.536 token, dan panjang output maksimum adalah 58.982 token, yang berarti satu permintaan dapat membawa prompt besar dan masih menyisakan ruang untuk penyelesaian yang panjang. Batas pengetahuan (knowledge cutoff) nya adalah 31 Januari 2025, sehingga apa pun setelah tanggal itu berada di luar apa yang dilatih pada model. Output penalaran didukung, yang memungkinkan Anda menampilkan pemikiran perantara model saat Anda menginginkannya.

Sifat-sifat tersebut mengarah pada serangkaian penggunaan yang cukup luas. Asisten obrolan dan agen yang mengikuti instruksi adalah kecocokan alami, karena model ini diinstruksikan dan menangani percakapan multi-giliran. Bantuan pengkodean, seperti menghasilkan, menjelaskan atau merefaktor kode, mengikuti fokus pengkodean. Pemanggilan fungsi membuatnya cocok untuk alur kerja yang menggunakan alat, di mana model memutuskan fungsi mana yang akan dipanggil dan dengan argumen apa. Jendela konteks yang panjang membantu tugas yang membutuhkan banyak materi dalam satu permintaan, misalnya merangkum dokumen yang panjang atau menjawab pertanyaan atas kumpulan teks yang besar.

Anda memanggil model melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan id model "rekaai/reka-flash-3". Karena antarmukanya mengikuti bentuk chat completions OpenAI, Anda dapat mengarahkan klien OpenAI yang ada ke api14 dan mengubah string model. Model ini mendukung parameter permintaan berikut: frequency_penalty, include_reasoning, logprobs, max_tokens, presence_penalty, reasoning, seed, stop, structured_outputs, temperature, top_k, top_logprobs dan top_p. Dalam praktiknya itu mencakup kontrol pengambilan sampel (temperature, top_p, top_k), kontrol pengulangan (frequency_penalty, presence_penalty), panjang output (max_tokens), pengambilan sampel deterministik (seed), kondisi berhenti (stop), inspeksi probabilitas (logprobs, top_logprobs), kontrol penalaran (reasoning, include_reasoning) dan structured_outputs untuk membatasi format respons.

Satu hal yang perlu diingat adalah cakupannya. Reka Flash 3 hanya untuk teks, jadi jika aplikasi Anda perlu memproses gambar, audio atau video secara langsung, model ini bukan pilihan yang tepat. Jendela konteks 65.536 token memang luas tetapi terbatas, dan input yang sangat besar akan memerlukan pemotongan (chunking) atau pengambilan (retrieval) daripada satu kali proses. Batas pengetahuan 31 Januari 2025 juga berarti model tidak akan mengetahui peristiwa setelah tanggal itu kecuali Anda menyediakan informasinya di dalam prompt.