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Perceptron: Perceptron Mk1.5
perceptron/perceptron-mk1.5
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
Según su ficha en el catálogo de OpenRouter, Perceptron Mk1.5 (perceptron/perceptron-mk1.5) es un modelo de razonamiento encarnado destinado a agentes físicos. El catálogo indica entrada de texto, imagen, vídeo y audio con salida de texto, además de anotaciones estructuradas opcionales como puntos, cuadros, polígonos y trayectorias, una ventana de contexto de 36.864 tokens, esfuerzo de razonamiento ajustable y compatibilidad con herramientas y salidas estructuradas. No había una ficha de modelo independiente en este paquete de fuentes, por lo que estas capacidades son declaradas por el proveedor y no están verificadas, sin datos de rendimiento medidos.[1]
Puntos fuertes
- El catálogo indica entrada multimodal (texto, imagen, vídeo, audio) con salida de texto y anotaciones espaciales estructuradas opcionales, incluidos puntos, cuadros, polígonos y trayectorias.[1]
- El esfuerzo de razonamiento es configurable entre los niveles alto, medio, bajo, mínimo y ninguno, con alto como valor predeterminado, y el razonamiento no es obligatorio.[1]
- El catálogo anuncia llamadas a herramientas, salidas estructuradas y una ventana de contexto de 36.864 tokens.[1]
Limitaciones
- La única evidencia es la ficha del catálogo de OpenRouter; no había una ficha de modelo independiente en este paquete de fuentes, por lo que todas las capacidades son declaradas por el proveedor.[1]
- No se incluyeron resultados de benchmarks ni otros datos de rendimiento medidos, por lo que la calidad real es desconocida y requiere validación con cargas de trabajo propias.[1]
- No se especifica la fecha de corte del conocimiento y la descripción del catálogo está truncada, lo que deja algunos detalles de salida sin documentar.[1]
Dónde utilizarlo
- Posiblemente adecuado para canalizaciones de robótica o agentes encarnados que fusionan flujos visuales y de audio, dadas las entradas multimodales listadas; conviene evaluarlo primero en tareas representativas.[1]
- Candidato para flujos de trabajo de anclaje visual que necesiten puntos, cuadros, polígonos o trayectorias legibles por máquina, sujeto a verificación de la precisión de las anotaciones.[1]
- Podría encajar en aplicaciones agénticas que combinen llamadas a herramientas con esfuerzo de razonamiento ajustable, pendiente de pruebas de latencia y fiabilidad de salida.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · Perceptron: Perceptron Mk1.5Fuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
Perceptron Mk1.5 is Perceptron's embodied reasoning model for physical agents. It accepts text, image, video, and audio input, and answers with text plus optional structured annotations: points, boxes, polygons, tracks,...
Especificaciones
- ID del modelo
- perceptron/perceptron-mk1.5
- ID canónico
- perceptron/perceptron-mk1.5-20260925
- Creador
- perceptron
- Añadido a OpenRouter
- 25.09.2026
- Longitud de contexto
- 36,864
- Modalidad
- text+image+audio+video->text
- Modalidades de entrada
- text, image, video, audio
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.150 / salida $1.5
- Corte de conocimiento
- —
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | razonamiento: opcional · predeterminado high · esfuerzos: high, medium, low, minimal, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programación | Sin medición | — |
| Agentes | Sin medición | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: opcional · predeterminado high · esfuerzos: high, medium, low, minimal, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | entrada: image |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | entrada: audio |
| Vídeo | Sin medición | entrada: video |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
No hay evaluaciones aportadas para este modelo.
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Perceptron | 36,864 | $0.150 | $1.5 | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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