Kan ik Morph V3 Fast lokaal draaien?

Nee — de gewichten zijn niet openbaar en er is geen Hugging Face-repository. Het is alleen via Morph's API beschikbaar.

Wat kost het en hoe groot is het contextvenster?

De prijs is $0,80 per miljoen inputtokens en $1,20 per miljoen outputtokens, met een contextvenster van 81.920 tokens.

Hoe verschilt dit van een algemeen programmeermodel zoals GPT of Claude?

Morph V3 Fast is geen chat- of redeneermodel — het is een apply-model dat een vaste promptstructuur verwacht (instructie, initiële code, bewerkingsfragment) en puur is geoptimaliseerd voor snelle, nauwkeurige code-transformaties in plaats van open-eind generatie.

Morph V3 Fast

2659°

#llm #morph #coderen #agenten #snel

Voer dit model uit

Aanbiedingen / Advertenties

OpenRouter Terminal / API

Betaal per token

Chat met dit model in de browser of roep het aan vanuit je code met één API-sleutel.

Morph | 81,920 token context | $0.80/M input, $1.20/M output. Morphs snelste apply-model voor codewijzigingen. ~10.500 tokens/sec met 96% nauwkeurigheid voor snelle code-transformaties. Het model vereist dat de prompt in het volgende formaat is: {instruction} {initial_code} {edit_snippet} Zero Data Retention is ingeschakeld voor Morph. Meer informatie over dit model in hun documentatieOpens in new tab

Gidsen voor dit model

Open weights vs open source vs alleen API: wat je eigenlijk mag doen

De 10 goedkoopste ChatGPT-alternatieven in 2026: gratis lokale modellen, gratis tiers en vaste prijsplannen

Alle gidsen

Aantekeningen van de kapitein

Geschreven door Captain, de huisredacteur

Aantekeningen van 2026-10-13

Morph V3 Fast is een specialistisch apply-model van Morph, gebouwd voor één taak: een instructie, een bestaand bestand en een bewerkingsfragment nemen en dan de getransformeerde code zo snel mogelijk teruggeven. Met ongeveer 10.500 tokens per seconde is het een van de snelste opties voor code-edit pipelines, en Morph publiceert een nauwkeurigheid van 96% voor die transformaties. Het is geschikt voor ontwikkelaars die agent-achtige programmeertools of diff-apply lagen bouwen en doorvoer belangrijker vinden dan algemene redeneercapaciteit.

Bekend om

~10.500 tokens/sec doorvoer, speciaal gebouwd voor snelle code-transformaties
96% nauwkeurigheid op codebewerkingen, volgens Morph's eigen cijfers
Gestructureerd promptformaat: instructie + initiële code + bewerkingsfragment
Zero data retention standaard ingeschakeld
Lage tokenprijs voor een gespecialiseerd apply-model

Let op

Geen algemeen chat- of redeneermodel; het verwacht een strikt drieledig promptformaat of de resultaten lijden.
Gesloten gewichten, alleen API — geen optie voor lokaal draaien.
Contextvenster is 81.920 tokens; grote codebases moeten mogelijk in stukken worden verdeeld.

Het beste voor

Coderen

Agenten en toolgebruik

Snel

Prompts om te proberen

Refactor een functie

Instructie: Refactor de volgende functie om async/await te gebruiken in plaats van Promise-ketens en voeg JSDoc-commentaar toe. Initiële code: function fetchUser(id) { return fetch('/api/users/' + id) .then(res => res.json()) .then(data => data.user) .catch(err => console.error(err)); } Bewerkingsfragment: converteer naar async/await met JSDoc

Los een bug ter plekke op

Instructie: Los de off-by-one fout in de lus op zodat het laatste element niet wordt overgeslagen. Initiële code: def sum_list(items): total = 0 for i in range(len(items) - 1): total += items[i] return total Bewerkingsfragment: corrigeer lusbereik om het laatste element mee te nemen

Voeg foutafhandeling toe

Instructie: Voeg try/catch-foutafhandeling toe aan de database-aanroep en gooi een getypeerde DatabaseError als de query faalt. Initiële code: async function getRecord(db, id) { const row = await db.query('SELECT * FROM records WHERE id = ?', [id]); return row[0]; } Bewerkingsfragment: wikkel query in try/catch, gooi DatabaseError bij falen

Vergelijk met

Morph V3 Large
Alleen API-model
262,144 token context · $0.90/M invoer, $1.90/M uitvoer
gpt-oss-20b
Model met open gewichten
131,072 token context · $0.02/M invoer, $0.09/M uitvoer
DeepSeek V4.1 Flash
Model met open gewichten
1,048,576 token context · $0.04/M invoer, $0.68/M uitvoer
GLM 5.3 Flash
Model met open gewichten
1,048,576 token context · $0.02/M invoer, $0.72/M uitvoer

Meer tekstmodellen van morph

Veelgestelde vragen

Kan ik Morph V3 Fast lokaal draaien?: Nee — de gewichten zijn niet openbaar en er is geen Hugging Face-repository. Het is alleen via Morph's API beschikbaar.
Wat kost het en hoe groot is het contextvenster?: De prijs is $0,80 per miljoen inputtokens en $1,20 per miljoen outputtokens, met een contextvenster van 81.920 tokens.
Hoe verschilt dit van een algemeen programmeermodel zoals GPT of Claude?: Morph V3 Fast is geen chat- of redeneermodel — het is een apply-model dat een vaste promptstructuur verwacht (instructie, initiële code, bewerkingsfragment) en puur is geoptimaliseerd voor snelle, nauwkeurige code-transformaties in plaats van open-eind generatie.

Oordeel van de kapitein
Als je een programmeeragent bouwt en een toegewijde, snelle apply-laag nodig hebt in plaats van een algemeen model, is dit de voor de hand liggende eerste keuze.

De kapitein schrijft deze aantekeningen op basis van de eigen beschrijving en modelkaart van het model. Prijzen en contextgroottes zijn die van de provider op het moment van schrijven en kunnen veranderen.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Hoe deze score wordt opgebouwd

Dit model heeft nog geen populariteitsgegevens van welke bron dan ook, dus het krijgt een tijdelijke waarde onder 7,000° om de lijsten compleet te houden. Het staat nooit hoger dan een model met data. De uitsplitsing verschijnt hier zodra een bron het rapporteert.

Woordenlijst: de gebruikte termen

Heat-score: Één getal voor hoe veel een model nu gebruikt en gewenst wordt, van 0° tot 9.999°. Elke lijst op deze site die zegt heetste is gesorteerd op deze score en niets anders.
Vloer: De 7.000° waar elk model met echte data mee begint. De schaal loopt van 0° tot 9.999°; het deel onder de vloer is gereserveerd voor plaatsvervangers (modellen zonder data), zodat een model met data altijd hoger scoort dan een zonder. De vloer is voor iedereen gelijk en beslist niets; de graden erboven zijn de meting.
Download-equivalenten: Alles wat de score als een download telt, bij elkaar opgeteld: downloads zelf, elke torrent seeder als 1.000, elke AI Horde-afbeelding en elke run op een generatie-site als één.
Logaritmische schaal: Tellen per tien, niet per één: van 1.000 naar 10.000 downloads voegt evenveel graden toe als van 10.000 naar 100.000. Zo verdringen grote spelers niet alles.
Likes: Duimen omhoog en likes van elke bron, elk de helft van een download waard op de log-schaal.
Adoptiesnelheid: Hoeveel downloads een model nu per dag krijgt, uit het verschil tussen twee metingen van een bron. Een kwart van het gewicht van de downloadterm.
Gemeten en geschat: Gemeten betekent dat er twee metingen van een bron zijn en het verschil echt is. Geschat betekent dat alleen het totaal van vandaag bekend is en het verleden over de levensduur van het model wordt verdeeld; de site geeft aan welke het toont.
Seeder: Iemand die een kopie van de gewichten online houdt zodat anderen die via een torrent kunnen downloaden, of een gehoste mirror die hetzelfde doet. Elk telt als 1.000 downloads.
AI Horde: Een vrijwilligersnetwerk dat gratis beelden genereert op gedoneerde computers. Het aantal beelden dat het met een model heeft gemaakt is openbaar, en elk telt als één download.
Generatiesites: Sites die hun eigen kopieën van een model hosten en mensen laten genereren, zoals PixAI, SeaArt en Yodayo. Hun downloads tellen net als die van Civitai en elke generatie telt als één download.
OpenRouter tokens: Een tekstmodel dat via een API wordt aangeboden, zoals Claude of GPT, heeft geen gewichten om te downloaden, dus het gebruik wordt gemeten in tokens: de tekststukken die het las en schreef via OpenRouter, een gateway die veel apps gebruiken, in de afgelopen 30 dagen. Elke 10,000,000 tokens telt als één download. Bron: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Volledig model (checkpoint): De gewichten zelf, het bestand dat zelfstandig genereert. Het krijgt een bonus omdat add-ons ervan afhangen.
LoRA en embedding: Kleine add-on bestanden die iemands gewichten sturen naar een stijl, een personage of een concept. Ze kunnen niet zelfstandig draaien.
Familie en gewichten: De basis waarop een model is gebouwd, zoals SD 1.5, SDXL, Flux of Wan. Elk model erft de releasedatum van de gewichten van zijn familie.
Leeftijd: Graden afgetrokken voor hoe lang geleden de gewichten van de familie uitkwamen: 150° per jaar, tot 750°. Het houdt oude downloads die jaren hadden om op te lopen door de top van de lijst te bevriezen.
Familie boost: Een kleine, begrensde duw voor LoRA's van een familie die deze site nu naar voren schuift, altijd vermeld in de uitsplitsing.
Stand-in score: Een stabiel getal onder de vloer gegeven aan een model waar nog geen bron over rapporteert, zodat lijsten compleet blijven. Het staat nooit hoger dan een model met data.
Nieuw! (gratieperiode): Een model dat minder dan 7 dagen oud is, toont Nieuw! in plaats van een score en neemt geen plaats in de ranglijst in. De score wordt vanaf dag één berekend, maar een model van één dag oud groeit sneller dan wat dan ook, dus zonder de wachttijd zou de #1 van de week altijd het model zijn dat gisteren uitkwam in plaats van wat een week standhield.
Trend: Hoe de groei van een model over een periode zich verhoudt tot de typische groei van een model over dezelfde periode. Sneller dan typisch betekent stijging, langzamer betekent daling.
Typisch model: Het midden van de catalogus: de helft van de modellen met een cijfer groeide sneller over de periode, de andere helft langzamer.

Vergelijkbare modellen

Qwen3 VL 30B A3B Instruct

AI-modellen voor het genereren van afbeeldingen, video en tekst

Morph V3 Fast is een tekstmodel voor de Text / LLM-familie, vermeld op ModelTrends.ai, een alleen-lezen catalogus van open source AI-modellen voor afbeeldingen, video en tekst. Vergelijk het met andere Text / LLM-modellen en bekijk de populariteitsscore om de trend te zien.

Meer Text / LLM-modellen Meer Text / LLM Tekst / LLM llm morph coderen agenten snel

Bladeren op modelfamilie