Вы можете использовать результаты генерации в коммерческих целях. Все права на созданный контент принадлежат вам. Единственное ограничение: убедитесь, что в запросе не использовались защищённые авторским правом материалы третьих сторон. Ответственность за соблюдение прав на входные данные лежит на пользователе.

rerank-3 — модель ранжирования от MongoDB: она сопоставляет запрос с документами и переупорядочивает выдачу по релевантности. Её ставят вторым этапом поверх обычного поиска, в RAG-системах и при подборе фрагментов, чтобы наверх попадало действительно нужное. Контекст — до 32 000 токенов.

Готовый текст она не пишет: на выходе вы получаете оценки релевантности и упорядоченный список фрагментов. Входной контекст — до 32 000 токенов, а лимит вывода в наших данных указан до 28 800 токенов, но расходуется он на результат ранжирования, а не на связный текст.

Отметки о рассуждениях перед ответом в наших данных нет, и по своей задаче модель в них не нуждается: она не размышляет вслух, а сразу сравнивает запрос с документами и выставляет порядок релевантности. Если вам нужны пошаговые объяснения, их лучше получать от генеративной модели.

Подтверждённой отметки о вызове функций и структурированном выводе в наших данных нет, поэтому утверждать не будем. Практически модель возвращает не произвольный текст, а результат ранжирования — порядок фрагментов и оценки релевантности, которые вы принимаете через API. Точный формат ответа сверяйте в документации.

Отметки о приёме на вход чего-либо помимо текста в наших данных нет. Модель работает с текстом: запрос и документы передаются как текст, и она оценивает, насколько они соответствуют друг другу. Для изображений, аудио и видео понадобится отдельная модель другого класса.

Оценки качества работы с русским языком в наших данных нет, поэтому конкретных обещаний не дадим. Отсутствие отметки не означает, что язык не поддерживается: прогоните модель на своих реальных парах «запрос — фрагмент» и сравните порядок выдачи с ожидаемым, прежде чем ставить её в продакшен.