Morph V3 Fast
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Morph | contexto de 81,920 tokens | $0.80/M entrada, $1.20/M salida. El modelo de aplicación más rápido de Morph para ediciones de código. ~10,500 tokens/seg con 96% de precisión para transformaciones rápidas de código. El modelo requiere que el prompt esté en el siguiente formato: {instruction} {initial_code} {edit_snippet} Zero Data Retention está habilitado para Morph. Más información sobre este modelo en su documentaciónOpens in new tab
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Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
Morph V3 Fast es un modelo especializado de aplicación de Morph diseñado para una tarea: tomar una instrucción, un archivo existente y un fragmento de edición, y devolver el código transformado lo más rápido posible. Con aproximadamente 10,500 tokens por segundo, es una de las opciones más rápidas para pipelines de edición de código, y Morph publica una precisión del 96 % para esas transformaciones. Es ideal para desarrolladores que construyen herramientas de codificación agenticas o capas de aplicación de diferencias que necesitan rendimiento sobre razonamiento de propósito general.
Conocido por
- Rendimiento de ~10,500 tokens/seg, diseñado específicamente para transformaciones rápidas de código
- Precisión del 96 % en ediciones de código, según la cifra publicada por Morph
- Formato de prompt estructurado: instrucción + código inicial + fragmento de edición
- Retención cero de datos habilitada por defecto
- Precio bajo por token para un modelo especializado en aplicación de código
Cuidado con
- No es un modelo de chat o razonamiento de propósito general; espera un formato estricto de prompt de tres partes o los resultados se ven afectados.
- Pesos cerrados, solo API — sin opción de despliegue local.
- Ventana de contexto de 81,920 tokens; bases de código grandes pueden requerir fragmentación.
Prompts para probar
Refactorizar una función
Instrucción: Refactoriza la siguiente función para usar async/await en lugar de cadenas de Promesas y añade comentarios JSDoc.
Código inicial:
function fetchUser(id) {
return fetch('/api/users/' + id)
.then(res => res.json())
.then(data => data.user)
.catch(err => console.error(err));
}
Fragmento de edición: convertir a async/await con JSDoc
Corregir un error en el lugar
Instrucción: Corrige el error de off-by-one en el bucle para que no se salte el último elemento.
Código inicial:
def sum_list(items):
total = 0
for i in range(len(items) - 1):
total += items[i]
return total
Fragmento de edición: corregir el rango del bucle para incluir el elemento final
Añadir manejo de errores
Instrucción: Añade manejo de errores try/catch a la llamada a la base de datos y lanza un DatabaseError tipado si la consulta falla.
Código inicial:
async function getRecord(db, id) {
const row = await db.query('SELECT * FROM records WHERE id = ?', [id]);
return row[0];
}
Fragmento de edición: envolver la consulta en try/catch, lanzar DatabaseError en caso de fallo
Comparar con
- Morph V3 LargeModelo solo APIContexto de 262,144 tokens · $0.90/M entrada, $1.90/M salida
- gpt-oss-20bModelo con pesos abiertosContexto de 131,072 tokens · $0.02/M entrada, $0.09/M salida
- DeepSeek V4.1 FlashModelo con pesos abiertosContexto de 1,048,576 tokens · $0.04/M entrada, $0.68/M salida
- GLM 5.3 FlashModelo con pesos abiertosContexto de 1,048,576 tokens · $0.02/M entrada, $0.72/M salida
Más modelos de texto de morph
Preguntas frecuentes
- ¿Puedo ejecutar Morph V3 Fast localmente?
- No — los pesos no son públicos y no hay repositorio en Hugging Face. Está disponible solo vía la API de Morph.
- ¿Cuánto cuesta y qué tamaño tiene la ventana de contexto?
- El precio es $0.80 por millón de tokens de entrada y $1.20 por millón de tokens de salida, con una ventana de contexto de 81,920 tokens.
- ¿En qué se diferencia de un modelo general de codificación como GPT o Claude?
- Morph V3 Fast no es un modelo de chat o razonamiento — es un modelo de aplicación que espera una estructura fija de prompt (instrucción, código inicial, fragmento de edición) y está optimizado puramente para transformaciones rápidas y precisas de código en lugar de generación abierta.
Veredicto del capitánSi estás construyendo un agente de codificación y necesitas una capa de aplicación dedicada y rápida en lugar de otro modelo general, esta es la parada obvia inicial.
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Cómo se suma esta puntuación
Este modelo aún no tiene datos de popularidad de ninguna fuente, así que lleva un número provisional por debajo de 7,000° que mantiene las listas completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos. El desglose aparece aquí tan pronto como una fuente lo reporte.
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
Morph V3 Fast es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM y consulta su puntuación de calor para ver su tendencia.
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