Perceptron Mk1
Red Neuronal
Perceptron Mk1 para análisis de vídeo e imágenes: modelo visual-lingüístico de Perceptron con respuestas a consultas de texto.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 32 768 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 8 192 tokens
- Niveles de razonamiento
- bajo, medio, alto
- Funciones
- razonamiento
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Perceptron Mk1?
Perceptron Mk1 (Mark One) es un modelo visual-lingüístico de Perceptron para trabajar con vídeo y razonar sobre el mundo físico: acepta imágenes y vídeos junto con una consulta de texto y devuelve un análisis detallado de lo que ocurre en la escena. En la línea del proveedor, es un modelo de alto nivel en cuanto a calidad de comprensión visual, ideal cuando no basta con reconocer objetos y se necesita entender la escena y las acciones. A través de BotHub, está disponible sin VPN ni tarjeta extranjera: pague con tarjeta rusa en rublos según el uso, por tokens consumidos, sin suscripción. Hay más de 250 modelos disponibles en una sola ventana, y una API única compatible con OpenAI ayuda a conectar Perceptron Mk1 a su producto y cambiar de modelo sin reescribir la integración. Los datos se transmiten cifrados, y las empresas disponen de contratos, facturas, intercambio electrónico de documentos y un panel de administración con límites. Los escenarios son variados: análisis de grabaciones de cámaras y búsqueda de fragmentos por descripción, robótica y sistemas que necesitan entender el entorno, verificación de material de vídeo y descripción de escenas, análisis de grabaciones de producción y navegación por grandes archivos de vídeo.Preguntas frecuentes sobre Perceptron Mk1
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
perceptron-mk1 es un modelo de texto con razonamiento previo a la respuesta. Acepta texto, documentos e imágenes, por lo que es adecuado para analizar informes, preguntas sobre esquemas y capturas de pantalla, análisis, trabajo con código y tareas donde es importante una deducción secuencial. Contexto: 32 768 tokens.
Hasta 8192 tokens en una respuesta: suficiente para un artículo detallado, un bloque de código grande o un análisis extenso. Si necesita un texto más largo, divida la tarea en partes y continúe en el mismo diálogo; el contexto de 32 768 tokens lo permite. Pague solo por los tokens reales.
Sí, el razonamiento previo a la respuesta en perceptron-mk1 está confirmado: el modelo primero construye el proceso de solución y luego da el resultado. Esto es notable en tareas con múltiples condiciones, matemáticas, análisis de documentos y depuración de código. En preguntas simples, este modo generalmente no es necesario: formule la consulta de manera más breve.
En nuestros datos, la llamada a funciones (function calling) y la salida estructurada no están marcadas, por lo que no podemos garantizarlas. Intente definir el formato directamente en el prompt y describa el esquema JSON; a menudo es suficiente. Si las herramientas son críticas, a través de la API única compatible con OpenAI de BotHub, puede cambiar a un modelo con soporte confirmado.
Imágenes y documentos: sí; cargue capturas de pantalla, esquemas, fotografías, PDF e informes, el modelo los analizará y responderá con texto. El audio y el vídeo no están marcados en nuestros datos. perceptron-mk1 responde con texto, y para audio y vídeo en BotHub hay modelos separados en la misma ventana.
Nuestros datos no describen los idiomas con los que trabaja el modelo, por lo que no prometemos un nivel de ruso. Compruébelo con su tarea: el acceso desde Rusia funciona sin VPN ni tarjeta extranjera, el pago es con tarjetas rusas, y puede comparar la respuesta con otro modelo en la misma ventana.