Perceptron Mk1.5
4320°
Perceptron | 36,864 토큰 컨텍스트 | 입력 $0.15/M, 출력 $1.50/M. Perceptron Mk1.5는 물리적 에이전트를 위한 Perceptron의 구현 추론 모델입니다. 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 입력을 받고, 텍스트와 선택적 구조화 주석(포인트, 박스, 폴리곤, 트랙, 클립)으로 응답합니다. 표준 추론 제어, 함수 도구 호출, JSON Schema를 통한 구조화된 출력을 지원합니다. 구조화 주석은 annotation_format 매개변수("point", "box", "polygon"은 이미지 공간 위치 지정, "clip"은 비디오 시간 구간)에 따라 요청 시에만 텍스트 내 인라인으로 출력됩니다. 비디오 사운드트랙 분석은 요청 시 명시적으로 활성화된 경우에만 수행됩니다.
이 모델의 가이드
오픈 가중치 vs 오픈 소스 vs API 전용: 실제로 할 수 있는 것
2026년 10월 AI 모델 선택법: 폐쇄형 소스 소식과 다운로드할 가치가 있는 오픈 웨이트
2026년 가장 저렴한 ChatGPT 대안 10가지: 무료 로컬 모델, 무료 이용권, 정액제 플랜
캡틴의 노트
2026-10-13의 노트
Perceptron Mk1.5는 Perceptron의 물리적 에이전트를 위한 추론 모델로, 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오를 입력받아 텍스트뿐 아니라 구조화된 공간 및 시간 주석(바운딩 박스, 폴리곤, 점 위치, 비디오 클립 구간)을 반환할 수 있습니다. 대부분의 멀티모달 모델이 텍스트에서 멈추는 것과 달리, 이 출력 형식이 차별점입니다. 로보틱스 파이프라인, 컴퓨터 비전 워크플로우, 위치 정보가 필요한 시스템에 적합합니다.
알려진 점
- 이미지에서 점, 박스, 폴리곤 형태의 구조화된 공간 주석 반환
- 비디오에 대한 시간 구간 주석 제공, 에이전트 및 파이프라인에 유용
- 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오를 단일 요청으로 수용
- 함수 도구 호출 및 JSON 스키마 구조화 출력 지원
- 표준 추론 제어를 통한 단계적 추론 깊이 조절 가능
주의할 점
- 폐쇄형 웨이트, API 전용으로 로컬 실행이나 모델 검사가 불가능함
- 비디오 오디오 분석은 기본 비활성화 상태이며 요청 시 명시적으로 활성화해야 함
- 36,864 토큰 컨텍스트 윈도우로 긴 비디오나 문서 작업에는 다소 제한적
시도해볼 프롬프트
이미지 내 객체 위치 파악
어수선한 책상 사진을 첨부합니다. 보이는 모든 전자기기에 대해 바운딩 박스를 반환하고 각 기기에 한 단어 라벨을 붙이세요. annotation_format: box를 사용하세요.
비디오 구간 추출
제조 라인의 짧은 비디오를 첨부합니다. 사람이 손을 프레임에 넣는 모든 구간을 찾아 시작과 종료 시간, 손이 무엇을 하는지 간단히 설명하는 클립 주석으로 반환하세요.
에이전트 행동 계획
창고에서 모바일 로봇을 제어 중입니다. 첨부된 이미지는 로봇의 현재 카메라 시점입니다. 빨간 선반까지 가장 가까운 이동 가능한 경로를 식별하고, 장애물을 설명하며, 추천 이동 통로를 폴리곤 주석으로 반환하세요.
비교하기
- Perceptron Mk1API 전용 모델32,768 토큰 컨텍스트 · $0.15/M 입력, $1.50/M 출력
- DeepSeek V4.1 Flash오픈 가중치 모델1,048,576 토큰 컨텍스트 · $0.04/M 입력, $0.68/M 출력
- GLM 5.3 Flash오픈 가중치 모델1,048,576 토큰 컨텍스트 · $0.02/M 입력, $0.72/M 출력
- MiMo-V2.6-Flash오픈 가중치 모델1,050,000 토큰 컨텍스트 · $0.14/M 입력, $0.28/M 출력
perceptron의 더 많은 텍스트 모델
사람들이 묻는 질문
- Perceptron Mk1.5를 로컬에서 실행할 수 있나요?
- 아니요. 웨이트가 공개되지 않았고 Hugging Face 저장소도 없습니다. API 전용입니다.
- 비용과 컨텍스트 길이는 어떻게 되나요?
- 입력 토큰당 0.15달러, 출력 토큰당 1.50달러이며, 36,864 토큰 컨텍스트 윈도우를 가집니다.
- 일반 멀티모달 모델과 어떻게 다른가요?
- 대부분 멀티모달 모델은 시각 정보를 텍스트 설명으로만 반환하지만, Mk1.5는 점, 박스, 폴리곤 같은 구조화된 공간 주석과 비디오 클립 구간 마커를 제공해 에이전트 및 컴퓨터 비전 파이프라인에 바로 활용할 수 있습니다.
캡틴의 평가무엇이 어디에 있는지 알려주고 에이전트 파이프라인에 바로 연결할 수 있는 모델이 필요하다면 Mk1.5가 목적에 맞게 설계된 모델입니다.
캡틴은 모델의 설명과 모델 카드에서 이 노트를 작성합니다. 가격과 컨텍스트 크기는 작성 시점의 제공자 기준이며 변경될 수 있습니다.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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이 점수가 어떻게 계산되는지
이 모델은 아직 어떤 출처에서도 인기 데이터가 없어서 7,000° 아래에 임시 점수를 가지고 있어. 이 점수는 목록을 완성하는 데 쓰여. 데이터가 있는 모델보다 절대 순위가 높지 않아. 출처에서 보고가 들어오는 즉시 여기서 세부 내역이 나타나.
용어집: 여기서 쓰는 말들
- 히트 점수
- 모델이 지금 얼마나 쓰이고 원하는지 한 숫자로 나타낸 거야, 0°부터 9,999°까지. 이 사이트에서 가장 인기 있는 목록은 모두 이 점수로 정렬돼.
- 기본 점수
- 실제 데이터가 있는 모든 모델이 시작하는 7,000°야. 점수는 0°부터 9,999°까지인데, 기본 점수 아래는 데이터 없는 모델(대체 모델)용으로 남겨둬서 데이터 있는 모델이 항상 위에 오도록 해. 기본 점수는 모두 같고 아무것도 결정하지 않아; 그 위 점수가 실제 측정치야.
- 다운로드 동등치
- 점수가 다운로드로 취급하는 모든 걸 합친 거야: 실제 다운로드, 토렌트 시더 1,000개씩, AI Horde 이미지와 생성 사이트 실행 1개씩.
- 로그 스케일
- 1씩이 아니라 10씩 세는 거야: 1,000에서 10,000 다운로드가 늘면 10,000에서 100,000 늘어난 것과 같은 점수가 더해져. 큰 모델이 다 차지하는 걸 막아줘.
- 좋아요
- 모든 출처의 좋아요와 엄지척, 로그 스케일에서 다운로드 절반 가치야.
- 채택률
- 두 번 측정한 차이로 계산한 지금 하루 다운로드 수야. 다운로드 항목 무게의 4분의 1이야.
- 측정 및 추정
- 측정은 두 번의 소스 읽기가 존재하고 그 차이가 실제라는 뜻이야. 추정은 오늘의 총합만 알고 과거는 모델의 전체 기간에 나눠서 보여주는 거야; 사이트에서 어떤 걸 보여주는지 알려줘.
- 시더
- 토렌트를 통해 다른 사람이 다운로드할 수 있도록 가중치 파일을 온라인에 보관하는 사람이나 호스팅 미러를 말해. 각각 1,000번 다운로드로 계산돼.
- AI 호드
- 기부받은 컴퓨터에서 무료로 이미지를 생성하는 자원봉사 네트워크야. 모델로 만든 이미지 수가 공개되고, 각각이 한 번의 다운로드로 계산돼.
- 생성 사이트
- PixAI, SeaArt, Yodayo 같은 모델 복사본을 직접 호스팅하고 사람들이 생성할 수 있게 하는 사이트들이야. 이들의 다운로드는 Civitai와 같고, 생성 한 번이 한 번의 다운로드로 계산돼.
- OpenRouter 토큰
- Claude나 GPT 같은 API를 통해 제공되는 텍스트 모델은 다운로드할 가중치가 없으므로, 지난 30일간 OpenRouter를 통해 읽고 쓴 텍스트 조각인 토큰 수로 사용량을 측정합니다. 10,000,000 토큰마다 다운로드 1회로 계산합니다. 출처: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- 전체 모델 (체크포인트)
- 가중치 자체, 혼자서 생성하는 파일이야. 애드온이 이걸 기반으로 하기 때문에 보너스 점수를 받아.
- LoRA와 임베딩
- 다른 사람의 가중치를 특정 스타일, 캐릭터, 개념 쪽으로 조정하는 작은 추가 파일이야. 혼자 실행할 수 없어.
- 패밀리와 가중치
- 모델이 기반으로 하는 것, 예를 들어 SD 1.5, SDXL, Flux, Wan 같은 거야. 모든 모델은 패밀리 가중치의 출시일을 물려받아.
- 연령
- 패밀리 가중치가 나온 지 얼마나 됐는지에 따라 점수를 깎아: 1년에 150°, 최대 750°까지. 오래된 다운로드는 리스트 상단 고정을 풀어 쌓이도록 해.
- 패밀리 부스트
- 이 사이트가 지금 밀고 있는 패밀리의 LoRA에 주는 작고 제한된 점수 조정으로, 항상 세부 내역에 표시돼.
- 대체 점수
- 아직 소스 보고가 없는 모델에 안정적으로 주는 최저 점수로, 리스트가 완전하게 유지되도록 해. 데이터가 있는 모델보다 절대 높게 평가되지 않아.
- 신규! (유예 기간)
- 7일 미만의 신규 모델은 점수 대신 '신규!' 표시가 나오며 순위에 포함되지 않습니다. 점수는 첫날부터 계산되지만, 하루 된 모델은 매우 빠르게 성장하므로 유예 기간 없이는 항상 어제 나온 모델이 이번 주 #1이 되어버립니다.
- 추세
- 한 기간 동안 모델의 성장 속도가 같은 기간의 일반 모델 성장 속도와 비교해서 어떤지 보여줘. 일반보다 빠르면 상승, 느리면 하락으로 봐.
- 일반 모델
- 카탈로그의 중간값: 수치가 있는 모델 중 절반은 기간 동안 더 빨리 성장했고, 절반은 더 느리게 성장했어.
Perceptron Mk1.5은(는) Text / LLM 패밀리용 텍스트 모델으로, 오픈 소스 AI 이미지·영상·텍스트 모델의 읽기 전용 카탈로그인 ModelTrends.ai에 등록되어 있습니다. 다른 Text / LLM 모델과 비교하고 열기 점수로 트렌드를 확인해 보세요.
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