Reka Flash 3

Reka Flash 3 is een algemeen, op instructies afgestemd groot taalmodel van Reka AI, een provider die zijn eigen modellenfamilie bouwt. Het heeft 21 miljard parameters en werd door de provider uitgebracht op 12 maart 2025. Het model valt in de tekstcategorie, dus het is gericht op taalwerk in plaats van beeld-, audio- of videoverwerking.

Aan de capaciteitskant is Reka Flash 3 afgestemd op algemene chat, coderingstaken, het volgen van instructies en functieaanroepen. Het accepteert tekst als invoer en retourneert tekst als uitvoer. Het contextvenster is 65.536 tokens en de maximale uitvoerlengte is 58.982 tokens, wat betekent dat één verzoek een grote prompt kan bevatten en toch ruimte overlaat voor een lange voltooiing. De kennisafsluitdatum is 31 januari 2025, dus alles na die datum valt buiten waarop het model is getraind. Redeneeruitvoer wordt ondersteund, waarmee je het tussentijdse denken van het model kunt tonen wanneer je dat wilt.

Die eigenschappen wijzen op een redelijk breed scala aan toepassingen. Chatassistenten en agenten die instructies volgen, zijn een natuurlijke match, omdat het model op instructies is afgestemd en meerbeurtengesprekken aankan. Hulp bij coderen, zoals het genereren, uitleggen of refactoren van code, volgt uit de focus op coderen. Functieaanroepen maken het geschikt voor workflows die tools gebruiken, waarbij het model beslist welke functie het aanroept en met welke argumenten. Het lange contextvenster helpt bij taken die veel materiaal in één verzoek nodig hebben, bijvoorbeeld het samenvatten van een lang document of het beantwoorden van vragen over een grote hoeveelheid tekst.

Je roept het model aan via de OpenAI-compatibele API van api14 met het model-id "rekaai/reka-flash-3". Omdat de interface de vorm van OpenAI chat completions volgt, kun je een bestaande OpenAI-client op api14 richten en de modelstring wijzigen. Het model ondersteunt deze verzoekparameters: frequency_penalty, include_reasoning, logprobs, max_tokens, presence_penalty, reasoning, seed, stop, structured_outputs, temperature, top_k, top_logprobs en top_p. In de praktijk dekt dat sampling-besturing (temperature, top_p, top_k), herhalingsbesturing (frequency_penalty, presence_penalty), uitvoerlengte (max_tokens), deterministische sampling (seed), stopcondities (stop), waarschijnlijkheidsinspectie (logprobs, top_logprobs), redeneerbesturing (reasoning, include_reasoning) en structured_outputs voor het beperken van het antwoordformaat.

Iets om in gedachten te houden is het bereik. Reka Flash 3 is alleen tekst, dus als je applicatie afbeeldingen, audio of video rechtstreeks moet verwerken, is dit model niet de juiste keuze. Het contextvenster van 65.536 tokens is ruim maar eindig, en zeer grote invoer zal opgesplitst of opgehaald moeten worden in plaats van in één keer verwerkt. De kennisafsluitdatum van 31 januari 2025 betekent ook dat het model niets weet van gebeurtenissen na die datum, tenzij je de informatie in de prompt aanlevert.