Текущая2025-07-07

От Morph
Высокоточная модель применения Morph для сложного редактирования кода. ~4500 токенов в секунду с точностью 98 % для точного преобразования кода. Модель требует, чтобы приглашение имело следующий формат: <instruction>{instruction></instruction> <code>{initial_code}</code>...
Для Morph V3 Large пока нет совпавших результатов в подключённых публичных лидербордах. Исходные значения карточки не используются для G‑Score.
Показатели G‑Код, G‑Рассуждения, G‑Агенты и G‑Зрение рассчитаны по массовым таблицам LiveBench, Artificial Analysis и LMArena. Наведите или нажмите на значок рядом с оценкой, чтобы увидеть исходный лидерборд, вариант модели, значение и размер выборки.
Уверенность данных
низкая
Покрытие
0 тестов · 0 направлений
Происхождение
нет данных лидербордов
Место исходного бенчмарка показывается только при закреплённом source record и среди других карточек с источником. Эти старые значения не участвуют в G-Score лидербордов.
| Бенчмарк | Результат | Место | Доказательство |
|---|---|---|---|
| GPQA (Экспертные знания) | 68.9% | н/д | Источник не указан |
| MATH (Математика) | 97.5% | н/д | Источник не указан |
| MMLU (Общие знания) | 91.9% | н/д | Источник не указан |
| Arena Elo (LMSYS) | 1533 | н/д | Источник не указан |
| HumanEval (Кодинг) | 99% | н/д | Источник не указан |
| SWE-bench (Разработка) | 63% | н/д | Источник не указан |
Morph V3 Large — это высокоспециализированная модель от компании Morph, предназначенная для выполнения сложных правок программного кода с экстремальной точностью. Она ориентирована на профессиональных разработчиков и системы автоматизированного рефакторинга, где критически важна безошибочность трансформации кодовой базы.
Главное преимущество модели — её способность вносить изменения в код с точностью до 98%. Она минимизирует риск появления синтаксических ошибок или нарушения логики при выполнении сложных трансформаций, что делает её одной из самых надежных моделей "apply-класса".
Несмотря на статус "Large", модель способна обрабатывать до 4500 токенов в секунду. Это позволяет использовать её для рефакторинга целых модулей в режиме реального времени, обеспечивая мгновенный отклик в инструментах разработки.
Для достижения максимальных результатов Morph V3 Large требует использования специфического формата запроса, включающего теги <instruction> и <code>. Это позволяет модели четко разделить задачу и исходные данные, что и обеспечивает столь высокую надежность результата.
| Бенчмарк | Результат Morph V3 Large | Категория |
|---|---|---|
| Arena Elo | 1533 | Топ-уровень для кодинг-моделей |
| MMLU | 91.9% | Общие знания |
| HumanEval | 99.0% | Идеальная генерация кода |
| MATH | 97.5% | Математическая логика |
| GPQA | 68.9% | Научные вопросы |
| SWE_bench | 63.0% | Решение инженерных задач |
Morph V3 Large доступна по цене $0.90 за 1M входных токенов. Это крайне выгодное предложение для профессионального сегмента, учитывая специализацию модели и её уникальную надежность при работе с кодом.
Статья подготовлена для Gruzdevv.ru. Все данные актуальны на май 2026 года.
Цены приведены за 1 млн токенов и могут меняться. Доступность российских провайдеров проверяется на их стороне.
История семейства
Последовательность собрана по датам релиза моделей Morph в каталоге. Она показывает соседние поколения, но не приписывает им совместимость или наследование архитектуры без отдельного источника.
Текущая2025-07-07

2025-07-07
Сервисы, инструменты, материалы и обсуждения, связанные с моделью.
Откройте результаты по названию модели и проверьте актуальную интеграцию.
Точных связей пока нет. Искать по разработчику.
Задайте вопрос сообществу — карточка модели будет прикреплена автоматически.