perceptron
Perceptron: Perceptron Mk1.5
perceptron/perceptron-mk1.5
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
Segundo sua ficha no catálogo da OpenRouter, o Perceptron Mk1.5 (perceptron/perceptron-mk1.5) é um modelo de raciocínio corporificado destinado a agentes físicos. O catálogo lista entrada de texto, imagem, vídeo e áudio com saída em texto, além de anotações estruturadas opcionais como pontos, caixas, polígonos e trajetórias, uma janela de contexto de 36.864 tokens, esforço de raciocínio ajustável e suporte a ferramentas e saídas estruturadas. Não havia um model card independente neste pacote de fontes, portanto essas capacidades são declaradas pelo provedor e não verificadas, sem dados de desempenho medidos.[1]
Pontos fortes
- O catálogo lista entrada multimodal (texto, imagem, vídeo, áudio) com saída em texto e anotações espaciais estruturadas opcionais, incluindo pontos, caixas, polígonos e trajetórias.[1]
- O esforço de raciocínio é configurável entre os níveis alto, médio, baixo, mínimo e nenhum, com alto como padrão, e o raciocínio não é obrigatório.[1]
- O catálogo anuncia chamadas de ferramentas, saídas estruturadas e uma janela de contexto de 36.864 tokens.[1]
Limitações
- A única evidência é a ficha do catálogo da OpenRouter; não havia um model card independente neste pacote de fontes, portanto todas as capacidades são declaradas pelo provedor.[1]
- Não foram incluídos resultados de benchmarks nem outros dados de desempenho medidos, de modo que a qualidade real é desconhecida e exige validação com cargas de trabalho próprias.[1]
- A data de corte do conhecimento não é especificada e a descrição do catálogo está truncada, deixando alguns detalhes de saída sem documentação.[1]
Onde usar
- Possivelmente adequado para pipelines de robótica ou agentes corporificados que combinam fluxos visuais e de áudio, dadas as entradas multimodais listadas; convém avaliá-lo primeiro em tarefas representativas.[1]
- Candidato para fluxos de trabalho de ancoragem visual que precisem de pontos, caixas, polígonos ou trajetórias legíveis por máquina, sujeito à verificação da precisão das anotações.[1]
- Pode servir a aplicações agênticas que combinem chamadas de ferramentas com esforço de raciocínio ajustável, pendente de testes de latência e confiabilidade da saída.[1]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · Perceptron: Perceptron Mk1.5Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
Sobre este modelo
A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.
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,...
Especificações
- ID do modelo
- perceptron/perceptron-mk1.5
- ID canônico
- perceptron/perceptron-mk1.5-20260925
- Criador
- perceptron
- Adicionado ao OpenRouter
- 25.09.2026
- Comprimento de contexto
- 36,864
- Modalidade
- text+image+audio+video->text
- Modalidades de entrada
- text, image, video, audio
- Modalidades de saída
- text
- Preço por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.150 / saída $1.5
- Corte de conhecimento
- —
- Data de expiração
- —
Tarefas e capacidades
Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.
| Tarefa | Nota | Capacidade declarada pela fonte |
|---|---|---|
| Qualidade geral | Sem medição | raciocínio: opcional · padrão high · esforços: high, medium, low, minimal, none · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programação | Sem medição | — |
| Agentes | Sem medição | parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escrita | Sem medição | saída: text |
| Raciocínio | Sem medição | raciocínio: opcional · padrão high · esforços: high, medium, low, minimal, none · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análise de documentos | Sem medição | — |
| Visão | Sem medição | entrada: image |
| Geração de imagens | Sem medição | — |
| Áudio | Sem medição | entrada: audio |
| Vídeo | Sem medição | entrada: video |
| Embeddings | Sem medição | — |
Avaliações
Não há avaliações fornecidas para este modelo.
Como funcionam as notas
Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.
- S — S — top 10% da coorte
- A — A — próximos 20% da coorte
- B — B — próximos 30% da coorte
- C — C — abaixo da faixa B
Provedores
Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.
| Provedor | Comprimento de contexto | Preço entrada /1M | Preço saída /1M | Latência p50 (30m, s) | Taxa p50 (30m, tok/s) | Disponibilidade (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Perceptron | 36,864 | $0.150 | $1.5 | — | — | 100% |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
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