Perceptron Mk1.5
4320°
Perceptron | 36,864トークンコンテキスト | 入力$0.15/M、出力$1.50/M。Perceptron Mk1.5は物理エージェント向けの具現化された推論モデルです。テキスト、画像、動画、音声入力を受け付け、テキストとオプションの構造化注釈（ポイント、ボックス、多角形、トラック、クリップ）で回答します。標準の推論コントロール、関数ツール呼び出し、JSON Schemaによる構造化出力をサポートし、注釈はannotation_formatパラメータ（画像の空間位置指定には「point」「box」「polygon」、動画の時間区間には「clip」）で要求された場合のみテキスト内にインラインで出力されます。動画のサウンドトラックはリクエストごとに明示的に有効化された場合のみ解析されます。
このモデルのガイド
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キャプテンのメモ
2026-10-13のメモ
Perceptron Mk1.5は物理エージェント向けのPerceptronの推論モデルで、テキスト、画像、動画、音声を入力に取り、テキストだけでなく空間・時間的な構造化注釈（バウンディングボックス、多角形、点の位置特定、動画クリップ区間）を返せます。この出力形式が差別化要素で、多くのマルチモーダルモデルはテキストでの説明に留まります。ロボティクスパイプラインやコンピュータビジョンワークフロー、対象の位置を推論する必要があるシステムに適しています。
得意分野
- 画像上の点、ボックス、多角形など構造化空間注釈を返す。
- 動画の時間的クリップ注釈を返し、エージェントやパイプラインで有用。
- テキスト、画像、動画、音声を単一リクエストで受け付ける。
- 関数ツール呼び出しとJSON Schemaによる構造化出力をサポート。
- 標準的な推論制御で推論深度を段階的に調整可能。
注意点
- ウェイトは非公開でAPI専用、ローカル実行やモデルの検査不可。
- 動画音声解析はデフォルトで無効、リクエストごとに明示的に有効化が必要。
- コンテキストウィンドウは36,864トークンで、長い動画や文書作業には控えめ。
試してみるプロンプト
画像内の物体を特定する
散らかった机の画像を添付します。見えるすべての電子機器のバウンディングボックスを返し、それぞれに一語のラベルを付けてください。annotation_format: boxを使用。
動画区間の抽出
製造ラインの短い動画を添付します。人間の手がフレームに入るすべての区間を特定し、開始・終了時間と手が何をしているかの簡単な説明を付けたクリップ注釈として返してください。
エージェントの行動計画
倉庫内のモバイルロボットを操作しています。添付画像はロボットの現在のカメラ映像です。赤い棚までの最短の通行可能経路を特定し、障害物を説明し、推奨移動経路を多角形注釈で返してください。
比較する
- Perceptron Mk1API専用モデル32,768トークンのコンテキスト · $0.15/M 入力、$1.50/M 出力
- DeepSeek V4.1 Flashオープンウェイトモデル1,048,576トークンのコンテキスト · $0.04/M 入力、$0.68/M 出力
- GLM 5.3 Flashオープンウェイトモデル1,048,576トークンのコンテキスト · $0.02/M 入力、$0.72/M 出力
- MiMo-V2.6-Flashオープンウェイトモデル1,050,000トークンのコンテキスト · $0.14/M 入力、$0.28/M 出力
perceptronの他のテキストモデル
よくある質問
- Perceptron Mk1.5をローカルで実行できますか？
- いいえ。ウェイトは公開されておらず、Hugging Faceリポジトリもありません。API専用です。
- 価格とコンテキストは？
- 入力トークン100万あたり$0.15、出力トークン100万あたり$1.50、コンテキストウィンドウは36,864トークンです。
- 標準的なマルチモーダルモデルとどう違いますか？
- 多くのマルチモーダルモデルは見たものをテキストで説明しますが、Mk1.5は点、ボックス、多角形などの構造化空間注釈や動画の時間的クリップマーカーも出力でき、エージェントやコンピュータビジョンパイプラインに直接組み込めます。
キャプテンの評価対象の位置を教えてくれてエージェントパイプラインに組み込みたいなら、Mk1.5はそのために特化したモデルです。
キャプテンはモデルの説明とモデルカードからこれらのメモを書いています。価格やコンテキストサイズは執筆時点の提供元のもので、変更されることがあります。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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このスコアの計算方法
このモデルはまだどのソースからも人気データがないため、リストを完全に保つために7,000°未満の仮の数値が割り当てられています。データのあるモデルより上位には決してなりません。内訳はソースが報告次第ここに表示されます。
用語集：ここで使われている用語
- ヒートスコア
- モデルが今どれだけ使われていて求められているかを示す1つの数字。0°から9,999°まで。ここで「最も熱い」と言われるすべてのリストはこれで並べられています。
- フロア
- 実データのあるすべてのモデルが7,000°からスタートする基準点。スケールは0°から9,999°までで、フロア以下はデータのないモデル用に確保されているので、データのあるモデルは必ず上位になります。フロアは全員共通で順位には影響しません。フロアを超えた度数が実際の評価です。
- ダウンロード相当数
- スコアがダウンロードとして扱うすべてのものを合計：ダウンロードそのもの、各トレントシーダーは1,000、各AI Horde画像と生成サイトでの実行は1としてカウント。
- 対数スケール
- 1ずつではなく10ずつ数えます：1,000から10,000ダウンロードに増えるのは、10,000から100,000に増えるのと同じ度数を加算。巨大なものが他を圧倒しないようにしています。
- いいね
- すべてのソースからのサムズアップといいね。対数スケールでダウンロードの半分の価値があります。
- 普及率
- 2回の計測の差からわかる、今の1日あたりのダウンロード数。ダウンロード項目の4分の1の重みです。
- 測定済みと推定
- 測定済みは、あるソースの2つの読み取り値が存在し、その差が実際のものであることを意味します。推定は、今日の合計だけがわかっていて、過去の値はモデルの寿命にわたって分配されていることを意味します。サイトはどちらを表示しているかを示します。
- シーダー
- トレント経由で他の人がダウンロードできるように重みのコピーをオンラインで保持している人、または同じことをするホストされたミラーのことです。それぞれが1,000ダウンロードとしてカウントされます。
- AI Horde
- 寄付されたコンピューターで無料で画像を生成するボランティアネットワークです。モデルで作成した画像の数は公開されており、それぞれが1ダウンロードとしてカウントされます。
- 生成サイト
- PixAI、SeaArt、Yodayoのように、自分のモデルのコピーをホストして人々が生成できるサイトです。これらのダウンロードはCivitaiのものと同じようにカウントされ、各生成実行が1ダウンロードとして数えられます。
- OpenRouterトークン
- ClaudeやGPTのようなAPI経由で提供されるテキストモデルはダウンロードする重みがなく、その利用はトークン数で測定されます。トークンとはOpenRouterを通じて読み書きされたテキストの断片で、OpenRouterは多くのアプリが利用するゲートウェイです。過去30日間のトークン数を10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントします。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)、CC BY 4.0。
- 完全モデル（チェックポイント）
- 重みそのもので、単独で生成を行うファイルです。アドオンがこれに依存しているためボーナスがつきます。
- LoRAと埋め込み
- 他人の重みを特定のスタイル、キャラクター、コンセプトに向けて調整する小さなアドオンファイルです。単独では動作しません。
- ファミリーと重み
- モデルが基づいているベースで、SD 1.5、SDXL、Flux、Wanなどがあります。すべてのモデルはそのファミリーの重みのリリース日を継承します。
- 年齢
- ファミリーの重みがリリースされてからの経過時間に応じて減点されます：1年で150°、最大750°まで。古いダウンロードはリストの上位を凍結して積み上げられます。
- ファミリーブースト
- このサイトが現在推しているファミリーのLoRAに対する小さく制限された後押しで、常に内訳に表示されます。
- 代替スコア
- まだソースから報告がないモデルに与えられる安定した最低値で、リストが完全なままでいられます。データのあるモデルより上位には決してなりません。
- 新着！(猶予期間)
- 7日未満の新しいモデルはスコアの代わりに「新着！」と表示され、ランキングには入りません。スコアは初日から計算されますが、1日目のモデルは非常に急速に成長するため、猶予期間なしでは常に昨日リリースされたモデルが今週の#1になってしまいます。
- トレンド
- ある期間におけるモデルの成長が、同じ期間の典型的なモデルの成長と比べてどうかを示します。典型より速ければ上昇、遅ければ下降と読みます。
- 典型的なモデル
- カタログの真ん中にあたるモデルで、数値があるモデルの半分はこの期間により速く成長し、半分は遅く成長しています。
Perceptron Mk1.5 は Text / LLM ファミリー向けのテキストモデルで、オープンソース AI 画像・動画・テキストモデルの読み取り専用カタログ ModelTrends.ai に掲載されています。他の Text / LLM モデルと比較し、ヒートスコアでトレンドを確認できます。
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