Reka Flash 3

Reka Flash 3 は、独自のモデルファミリーを構築するプロバイダーである Reka AI による、汎用の命令チューニング済み大規模言語モデルです。210億のパラメータを持ち、プロバイダーによって2025年3月12日にリリースされました。このモデルはテキストカテゴリに位置するため、画像、音声、動画の処理ではなく、言語作業を対象としています。

能力面では、Reka Flash 3 は一般的なチャット、コーディングタスク、指示追従、関数呼び出し向けにチューニングされています。入力としてテキストを受け取り、出力としてテキストを返します。コンテキストウィンドウは65,536トークンで、最大出力長は58,982トークンです。つまり、1回のリクエストで大きなプロンプトを送りつつ、長い補完のための余地も残せます。知識カットオフは2025年1月31日であるため、それ以降の内容はモデルが学習した範囲外です。推論出力がサポートされており、必要なときにモデルの中間的な思考を表示できます。

これらの特徴は、かなり広範な用途を示しています。チャットアシスタントや指示追従エージェントは自然に適合します。モデルは命令チューニング済みで、マルチターン会話を扱えるためです。コードの生成、説明、リファクタリングなどのコーディング支援は、コーディングへの注力から導かれます。関数呼び出しにより、モデルがどの関数をどの引数で呼び出すかを決める、ツール利用ワークフローに適しています。長いコンテキストウィンドウは、1回のリクエストに大量の資料が必要なタスク、たとえば長い文書の要約や大規模なテキスト本文に対する質問応答に役立ちます。

モデルは、モデル ID "rekaai/reka-flash-3" を使用して api14 の OpenAI 互換 API 経由で呼び出します。インターフェースが OpenAI chat completions の形式に従っているため、既存の OpenAI クライアントを api14 に向け、モデル文字列を変更できます。モデルは次のリクエストパラメータをサポートします。frequency_penalty, include_reasoning, logprobs, max_tokens, presence_penalty, reasoning, seed, stop, structured_outputs, temperature, top_k, top_logprobs, top_p. 実際には、これでサンプリング制御（temperature, top_p, top_k）、反復制御（frequency_penalty, presence_penalty）、出力長（max_tokens）、決定論的サンプリング（seed）、停止条件（stop）、確率の検査（logprobs, top_logprobs）、推論制御（reasoning, include_reasoning）、応答形式を制約する structured_outputs をカバーします。

留意すべき点の1つは範囲です。Reka Flash 3 はテキスト専用であるため、アプリケーションが画像、音声、動画を直接処理する必要がある場合、このモデルは適切な選択ではありません。65,536トークンのコンテキストウィンドウは広いですが有限であり、非常に大きな入力では1回のパスではなく、チャンク分割や検索が必要になります。2025年1月31日の知識カットオフも、プロンプトで情報を提供しない限り、モデルがそれ以降の出来事を知らないことを意味します。