PERCEPTRON · КАТАЛОГ МОДЕЛЕЙ
Perceptron Mk1.5
Perceptron Mk1.5 — мультимодальная модель Perceptron для анализа сцен и задач физических агентов. Её особенность — текстовый ответ с опциональными пространственными или временными аннотациями. Рассмотреть модель можно для разметки изображений и видеосегментов, где нужно связать вывод с конкретным объектом либо моментом записи.
Perceptron Mk1.5Perceptron- Контекст
- 36 864токенов
- Результат
- Текстформат ответа
- Стоимость
- Тариф уточняетсяусловия — в блоке подключения
ПОДКЛЮЧЕНИЕ
От модели к первому запросу
Используйте идентификатор модели в совместимом API-клиенте. Полные параметры, ключи и ответы с ошибками описаны в документации.
const response = await client.chat.completions.create({
model: "perceptron/perceptron-mk1.5",
messages: [{ role: "user", content: "Ваш запрос" }],
});ПОДРОБНЫЙ ОБЗОР
Возможности модели
По проверенному 30 сентября 2026 года каталогу: контекст 36 864 токенов; результат — текст. Эти сведения описывают модель, а не подтверждённый тест нового подключения.
Разбор сцены с координатами объектов
Например, приложение получает изображение рабочей зоны и должно выделить интересующие предметы. Задайте перечень объектов и критерий наличия; для спорных случаев разрешите ответ «не видно». В описании модели перечислены точки, рамки и полигоны. После получения результата проверьте систему координат и отрисуйте аннотацию поверх исходного изображения. Правдоподобное название объекта недостаточно: рамка должна относиться к нужному предмету, а не к соседнему фрагменту.
Аннотации нужно явно запросить
Официальная карточка описывает annotation_format: point, box или polygon для изображения и clip для временного сегмента видео. Без этого параметра ожидается естественный текст. Не считайте обычный JSON-режим заменой специальному формату аннотаций. Перед подключением выясните, передаёт ли выбранный API этот параметр и сохраняет ли структуру ответа. Если параметр не поддерживается, интерфейс не должен обещать координаты только потому, что модель умеет их у разработчика.
Видео и звук проверяются отдельно
Видео можно использовать для поиска фрагмента с событием: появление предмета, смена положения или действие в кадре. Проверьте границы сегмента на реальном проигрывании, особенно при редких кадрах. Анализ звуковой дорожки в описании включается явно для каждого запроса; наличие видеовхода само по себе не подтверждает учёт звука. Для чувствительного материала удалите лишние лица и идентификаторы до отправки и сохраните только нужные интервалы.
Не превращайте описание сцены в команду роботу
Контекст маршрута — 36 864 токена, максимальный выход — 8 192; вход допускает текст, изображения, видео и аудио. Восприятие может ошибаться из-за перекрытия объектов, бликов и непривычного ракурса. Поэтому физическое действие проверяют отдельным контроллером безопасности. Для приёмки разметки измерьте пропуски объектов, ложные рамки и точность временных границ. Заявленные возможности модели не являются доказательством безопасного автономного управления устройством.
Вопросы и ответы
Можно ли считать Perceptron Mk1.5 уже проверенной в Токенмост?
Нет. Добавление карточки подтверждает сведения каталога; фактическую генерацию, параметры и доступность конкретного метода проверяют отдельно.
Где посмотреть цену Perceptron Mk1.5?
В блоке стоимости этой карточки. Если розничная ставка не опубликована, нельзя считать её нулевой или переносить цену другого сервиса.
Как проверить результат перед автоматическим действием?
Задайте критерии приёмки, сверяйте ответ с исходными данными и ограничьте полномочия приложения. Уверенная формулировка модели не заменяет проверку.