Mohu spustit Schematron V2 Small lokálně?

Ano — váhy jsou otevřené a hostované na Hugging Face pod inference-net/schematron-v2-llama-3.2-3b, takže si je můžete stáhnout a spustit sami.

Kolik stojí a jak velké má kontextové okno?

API od Inference.net stojí 0,05 USD za milion vstupních tokenů a 0,23 USD za milion výstupních tokenů, s kontextovým oknem 128 000 tokenů.

Jak mu dávám instrukce pro extrakci?

Nepoužíváte systémové ani uživatelské promptování — model očekává JSON schéma dodané přes parametr response_format, a toto schéma definuje, co extrahuje.

Schematron V2 Small

3712°

#llm #inference-net #extrahování dat #lokální #rozpočet #rychlý

Spustit model

Nabídky / Reklamy

OpenRouter Terminál / API

Platba za token

Chatuj s tímto modelem v prohlížeči nebo ho zavolej ze svého kódu s jedním API klíčem.

Inference.net | 128 000 tokenový kontext | $0.05/M vstup, $0.23/M výstup. Schematron V2 Small je model pro extrakci HTML do JSON s 3 miliardami parametrů od Inference.net. Prioritizuje kvalitu extrakce pro složité schémata a dlouhé stránky. Instrukce pro extrakci musí být dodány prostřednictvím JSON schématu v response_format, nikoli přes systémové nebo uživatelské promptování.

Návody k tomuto modelu

Ollama vs LM Studio (2026): kterou lokální AI aplikaci použít a jaké špičkové modely každá z nich spouští

Co je soubor GGUF? Vysvětlení kvantovaných modelů (Q4, Q8, fp8, NF4)

Všechny návody

Poznámky kapitána

Napsal Captain, hlavní redaktor

Poznámky z 2026-10-13

Schematron V2 Small je 3miliardový model od Inference.net postavený pro jediný úkol: vytahovat strukturovaná data z HTML a vracet je jako JSON. Díky 3 miliardám parametrů zůstává štíhlý a levný, zatímco generace V2 cílí na kvalitu extrakce u složitých schémat a dlouhých stránek. Pokud skrejpujete, parsujete nebo přivádíte webový obsah do pipeline, je tento model přímo na míru pro tuto práci.

Známý pro

Strukturovaná extrakce z HTML do JSON jako jediný zaměřený úkol
Zvládá složitá schémata a dlouhé HTML stránky bez zhoršení kvality
128 000 tokenové kontextové okno pokrývá většinu reálných stránek
Otevřené váhy dostupné na Hugging Face pro lokální nasazení
Velmi nízké náklady na API: zlomek centu za stránku při typické velikosti

Dej pozor na

Instrukce musí být předávány přes JSON schéma v response_format — systémové a uživatelské promptování není způsob, jak model řídit.
Úzce specializovaný: dělá jednu věc dobře a není obecný asistent.
Licenční podmínky nejsou zveřejněny výrobcem; před komerčním použitím zkontrolujte repozitář na Hugging Face.

Nejlepší pro

Promptů k vyzkoušení

Extrahujte data o produktu

Vložte níže surový HTML kód stránky produktu e-shopu. Použijte response_format s JSON schématem, které zachytí: název produktu, cenu, měnu, stav dostupnosti, vlastnosti jako pole a URL první obrázku. Vraťte pouze JSON objekt, bez komentářů.

Parsujte novinový článek

Zde je celý HTML kód novinového článku. Použijte response_format se schématem, které extrahuje: titulek, jméno autora, datum publikace v ISO 8601, text článku jako jeden řetězec a všechny odkazy v textu jako pole objektů s textem odkazu a href.

Skrejpujte pracovní nabídku

Níže je HTML stránky s pracovním inzerátem. Použijte response_format se schématem, které zachytí: název pozice, název firmy, lokalitu, platové rozpětí pokud je uvedeno, typ zaměstnání, požadované dovednosti jako pole a celý popis práce jako čistý text bez HTML tagů.

Porovnat s

Schematron V2 Turbo
Model s otevřenými váhami
kontext 128,000 tokenů · $0.03/M vstup, $0.15/M výstup
Gemini 3.1 Flash Lite
Model pouze s API
kontext 1,048,576 tokenů · $0.25/M vstup, $1.50/M výstup
GPT-5.4 Nano
Model pouze s API
kontext 400,000 tokenů · $0.20/M vstup, $1.25/M výstup
GPT-5.6 Luna
Model pouze s API
kontext 1,050,000 tokenů · $0.20/M vstup, $1.20/M výstup

Více textových modelů od inference-net

Často kladené otázky

Mohu spustit Schematron V2 Small lokálně?: Ano — váhy jsou otevřené a hostované na Hugging Face pod inference-net/schematron-v2-llama-3.2-3b, takže si je můžete stáhnout a spustit sami.
Kolik stojí a jak velké má kontextové okno?: API od Inference.net stojí 0,05 USD za milion vstupních tokenů a 0,23 USD za milion výstupních tokenů, s kontextovým oknem 128 000 tokenů.
Jak mu dávám instrukce pro extrakci?: Nepoužíváte systémové ani uživatelské promptování — model očekává JSON schéma dodané přes parametr response_format, a toto schéma definuje, co extrahuje.

Verdikt kapitána
Chirurgický nástroj: pokud váš pipeline potřebuje HTML převést na čistý JSON za nízkou cenu, Schematron V2 Small si své místo zaslouží; pokud se ho zeptáte na cokoli jiného, budete zklamaní.

Modelová karta na Hugging Face

Kapitán píše tyto poznámky na základě popisu modelu a modelové karty. Ceny a velikosti kontextu jsou od poskytovatele v době psaní a mohou se změnit.

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

Jak se toto skóre sčítá

Tento model zatím nemá žádná data o popularitě z žádného zdroje, takže má náhradní číslo pod 7,000°, které udržuje seznamy kompletní. Nikdy se neumístí výš než model s daty. Rozpis se tu objeví, jakmile ho nějaký zdroj nahlásí.

Slovníček: pojmy používané zde

Heat skóre: Jedno číslo, které ukazuje, jak moc se model teď používá a chce, od 0° do 9 999°. Každý seznam na tomto webu, který říká nejžhavější, je podle toho seřazený a nic jiného.
Minimum: 7 000° je základ, od kterého začíná každý model s reálnými daty. Měřítko je od 0° do 9 999°; část pod minimem je vyhrazena pro zástupce (modely bez dat), aby model s daty byl vždy výš než ten bez. Minimum je stejné pro všechny a nic nerozhoduje; stupně nad ním jsou měření.
Ekvivalenty stažení: Všechno, co skóre počítá jako stažení, sečtené: samotná stažení, každý torrent seeder jako 1 000, každý obrázek z AI Horde a každý běh na generujícím webu jako jedno.
Logaritmická škála: Počítá se po desítkách, ne po jednotkách: přechod z 1 000 na 10 000 stažení přidá stejný počet stupňů jako z 10 000 na 100 000. Zabraňuje, aby obři přebili všechno ostatní.
Lajky: Palce nahoru a lajky ze všech zdrojů, každý za polovinu váhy stažení na logaritmické škále.
Rychlost přijetí: Kolik stažení denně model právě teď má, podle rozdílu mezi dvěma odečty zdroje. Čtvrtina váhy oproti termínu stažení.
Měřené a odhadované: Měřené znamená, že existují dva záznamy zdroje a rozdíl je skutečný. Odhadované znamená, že je znám jen dnešní celkový údaj a minulost je rozložena přes životnost modelu; stránka uvádí, který typ zobrazuje.
Seeder: Někdo, kdo drží kopii vah online, aby si ji ostatní mohli stáhnout přes torrent, nebo hostovaný zrcadlový server, který dělá totéž. Každý takový počítá jako 1 000 stažení.
AI Horde: Dobrovolnická síť, která zdarma generuje obrázky na darovaných počítačích. Počet obrázků vytvořených s modelem je veřejný a každý se počítá jako jedno stažení.
Generační stránky: Stránky, které hostují vlastní kopie modelu a umožňují lidem generovat s ním, například PixAI, SeaArt a Yodayo. Jejich stažení se počítají stejně jako u Civitai a každý běh generování jako jedno stažení.
OpenRouter tokeny: Textový model poskytovaný přes API, jako Claude nebo GPT, nemá žádné váhy ke stažení, takže jeho využití se měří tokeny: kusy textu, které přečetl a napsal přes OpenRouter, bránu, kterou používá mnoho aplikací, za posledních 30 dní. Každých 10,000,000 tokenů se počítá jako jedno stažení. Zdroj: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Plný model (checkpoint): Samotné váhy, soubor, který generuje sám o sobě. Má bonus, protože na něm závisí doplňky.
LoRA a embedding: Malé doplňkové soubory, které nasměrují váhy někoho jiného k určitému stylu, postavě nebo konceptu. Samy o sobě nemohou běžet.
Rodina a váhy: Základ, na kterém je model postavený, například SD 1.5, SDXL, Flux nebo Wan. Každý model dědí datum vydání vah své rodiny.
Věk: Stupně odečtené podle toho, jak dávno vyšla váha rodiny: 150° za rok, až do 750°. Staré stažení, která měla roky na nashromáždění, zůstávají nahoře na seznamu.
Boost rodiny: Malý, omezený posun pro LoRA rodiny, kterou tato stránka právě podporuje, vždy uvedený v rozpisu.
Náhradní skóre: Stabilní číslo pod minimem dané modelu, o kterém zatím žádný zdroj nehlásí, aby seznamy zůstaly kompletní. Nikdy není výše než model s daty.
Nové! (ochranná lhůta): Model mladší než 7 dní ukazuje místo skóre Nové! a nezískává místo v žebříčku. Jeho skóre se počítá od prvního dne, ale model starý jeden den roste rychleji než cokoli jiného, takže bez čekání by #1 týdne byl vždy model, který vyšel včera, místo toho, co vydrželo týden.
Trend: Jak růst modelu za určité období odpovídá typickému růstu modelu za stejné období. Rychlejší než obvyklé znamená vzestup, pomalejší pokles.
Typický model: Střed katalogu: polovina modelů s číslem rostla rychleji za dané období, polovina pomaleji.

Podobné modely

Mistral Small 3.1 24B

TEXT / LLM

Hy MT2 1.8B

TEXT / LLM

Qwen3 30B A3B Thinking 2507

TEXT / LLM

Claude Opus 4.7

TEXT / LLM

AI modely pro generování obrázků, videa a textu

Schematron V2 Small je textový model pro rodinu Text / LLM uvedený na ModelTrends.ai, katalogu open source AI modelů pro obrázky, video a text určeném jen ke čtení. Porovnejte ho s dalšími modely Text / LLM a podívejte se na jeho skóre žhavosti.

Další modely Text / LLM llm inference-net extrahování dat lokální rozpočet rychlý

Procházet podle rodiny modelů