Reka Flash 3

Reka Flash 3는 자체 모델 패밀리를 구축하는 제공업체인 Reka AI의 범용, 명령어 튜닝 대규모 언어 모델입니다. 210억 개의 파라미터를 보유하고 있으며 제공업체가 2025년 3월 12일에 출시했습니다. 이 모델은 텍스트 카테고리에 속하므로 이미지, 오디오 또는 비디오 처리가 아닌 언어 작업을 목표로 합니다.

기능 측면에서 Reka Flash 3는 일반 채팅, 코딩 작업, 명령어 수행 및 함수 호출에 튜닝되었습니다. 텍스트를 입력으로 받아 텍스트를 출력으로 반환합니다. 컨텍스트 윈도우는 65,536 토큰이고 최대 출력 길이는 58,982 토큰이며, 이는 단일 요청이 큰 프롬프트를 담고도 긴 완성을 위한 여유를 남길 수 있음을 의미합니다. 지식 컷오프는 2025년 1월 31일이므로 그 이후의 내용은 모델이 학습한 범위 밖입니다. 추론 출력이 지원되므로 원할 때 모델의 중간 사고 과정을 드러낼 수 있습니다.

이러한 특성은 상당히 폭넓은 용도를 가리킵니다. 채팅 어시스턴트와 명령어 수행 에이전트는 자연스러운 적합성인데, 모델이 명령어 튜닝되었고 다중 턴 대화를 처리하기 때문입니다. 코딩 도움, 예를 들어 코드 생성, 설명 또는 리팩터링은 코딩 초점에서 이어집니다. 함수 호출은 모델이 어떤 함수를 어떤 인수로 호출할지 결정하는 도구 사용 워크플로에 적합하게 만듭니다. 긴 컨텍스트 윈도우는 한 요청에 많은 자료가 필요한 작업, 예를 들어 긴 문서를 요약하거나 큰 텍스트 본문에 대해 질문에 답하는 데 도움이 됩니다.

모델 ID "rekaai/reka-flash-3"를 사용하여 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 모델을 호출합니다. 인터페이스가 OpenAI 채팅 완성 형태를 따르므로 기존 OpenAI 클라이언트를 api14로 지정하고 모델 문자열만 변경할 수 있습니다. 모델은 다음 요청 파라미터를 지원합니다: frequency_penalty, include_reasoning, logprobs, max_tokens, presence_penalty, reasoning, seed, stop, structured_outputs, temperature, top_k, top_logprobs 및 top_p. 실제로 이는 샘플링 제어(temperature, top_p, top_k), 반복 제어(frequency_penalty, presence_penalty), 출력 길이(max_tokens), 결정적 샘플링(seed), 정지 조건(stop), 확률 검사(logprobs, top_logprobs), 추론 제어(reasoning, include_reasoning) 및 응답 형식을 제한하기 위한 structured_outputs를 포괄합니다.

한 가지 염두에 둘 점은 범위입니다. Reka Flash 3는 텍스트 전용이므로 애플리케이션이 이미지, 오디오 또는 비디오를 직접 처리해야 한다면 이 모델은 적합한 선택이 아닙니다. 65,536 토큰 컨텍스트 윈도우는 넉넉하지만 유한하며, 매우 큰 입력은 단일 패스가 아니라 청킹이나 검색이 필요합니다. 2025년 1월 31일의 지식 컷오프는 또한 프롬프트에 정보를 제공하지 않는 한 모델이 그 날짜 이후의 사건을 알지 못한다는 것을 의미합니다.