Schematron V2 Small
3712°
Inference.net | 128,000トークンコンテキスト | 入力$0.05/M、出力$0.23/M。Schematron V2 SmallはInference.netの3BパラメータHTMLからJSONへの抽出モデルです。複雑なスキーマや長いページの抽出品質を優先しています。抽出指示はsystemやuserプロンプトではなく、response_format内のJSONスキーマを通じて提供する必要があります。
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キャプテンのメモ
2026-10-13のメモ
Schematron V2 SmallはInference.netの30億パラメータモデルで、HTMLから構造化データを抽出しJSONで返すことに特化しています。3Bパラメータで軽量かつ低コストを維持しつつ、V2世代は複雑なスキーマや長いページでの抽出品質を目標としています。ウェブコンテンツのスクレイピング、解析、パイプラインへの流し込みに特化したモデルです。
得意分野
- HTMLからJSONへの構造化抽出に特化
- 複雑なスキーマや長いHTMLページでも性能が落ちない
- 128,000トークンのコンテキストウィンドウでほとんどの実ページに対応
- オープンウェイトがHugging Faceで入手可能でローカル展開可能
- APIコストが非常に低く、典型的なページサイズで数セント未満
注意点
- 指示はresponse_formatのJSONスキーマ経由で与える必要があり、systemやuserプロンプトでは操作しない。
- 狭い専門特化型で、1つの用途に特化し汎用アシスタントではない。
- ライセンス条件は公開されていないため、商用利用前にHugging Faceリポジトリを確認。
試してみるプロンプト
製品データ抽出
以下にeコマース製品ページの生HTMLを貼り付けてください。response_formatでJSONスキーマを使い、製品名、価格、通貨、在庫状況、箇条書きの特徴（配列）、最初の画像URLを抽出してください。コメントなしでJSONオブジェクトのみ返してください。
ニュース記事の解析
ニュース記事の全文HTMLを以下に示します。response_formatでスキーマを使い、見出し、著者名、ISO 8601形式の公開日、本文テキスト（単一文字列）、本文中のすべてのハイパーリンク（アンカーテキストとhrefを含むオブジェクト配列）を抽出してください。
求人情報のスクレイピング
以下は求人掲載ページのHTMLです。response_formatでスキーマを使い、求人タイトル、会社名、勤務地、給与範囲（あれば）、雇用形態、必要スキル（配列）、HTMLタグを除去した全文求人説明テキストを抽出してください。
比較する
- Schematron V2 Turboオープンウェイトモデル128,000トークンのコンテキスト · $0.03/M 入力、$0.15/M 出力
- Gemini 3.1 Flash LiteAPI専用モデル1,048,576トークンのコンテキスト · $0.25/M 入力、$1.50/M 出力
- GPT-5.4 NanoAPI専用モデル400,000トークンのコンテキスト · $0.20/M 入力、$1.25/M 出力
- GPT-5.6 LunaAPI専用モデル1,050,000トークンのコンテキスト · $0.20/M 入力、$1.20/M 出力
inference-netの他のテキストモデル
よくある質問
- Schematron V2 Smallはローカルで実行できますか？
- はい。ウェイトはオープンで、Hugging Faceのinference-net/schematron-v2-llama-3.2-3bでホストされており、ダウンロードして自分で実行可能です。
- 価格とコンテキストウィンドウは？
- Inference.netのAPI価格は入力100万トークンあたり0.05ドル、出力100万トークンあたり0.23ドルで、128,000トークンのコンテキストウィンドウがあります。
- 抽出指示はどう与えますか？
- systemやuserプロンプトで指示するのではなく、response_formatパラメータでJSONスキーマを渡し、そのスキーマが抽出内容を定義します。
キャプテンの評価外科手術のようなツール：パイプラインでHTMLを低コストで綺麗なJSONに変換したいならSchematron V2 Smallは価値がありますが、それ以外の用途では期待外れになるでしょう。
Hugging Faceのモデルカード
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。
Schematron V2 Small 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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