模型

Perceptron: Perceptron Mk1

仅 API 可商用
— · 商业闭源 · — · 上下文 32K
能做什么
多模态理解智能客服知识问答Agent工作流内容创作
部署门槛
待补充
上下文
32K
token 窗口
参数

01基础参数

参数规模
上下文窗口
32K
输入模态
image / text / video
可生成
text
模型系列
开源许可
商业闭源
主要语言
multi

02部署门槛详情

硬件等级 待补充

03Benchmark 评测

待补充

04适用场景

✓ 适用
视频事件检测与片段剪辑、机器人遥操作数据标注与任务成败判断、工业仪表读数、仪表盘监控与文档结构化提取、多摄像头跨帧目标跟踪与空间推理
✗ 不适用
纯文本长文档分析(32K 上下文偏短)、需要本地离线部署或开源权重定制的场景、视频生成与合成(仅理解,不生成)

05部署与限制

⚙ 本地部署建议
该模型为闭源 API 服务,不支持本地部署。可通过 OpenRouter、Puter.js 或 Perceptron 官方平台调用,支持 OpenAI 兼容格式。视频输入建议控制帧率与时长以适配 32K 上下文窗口。
⚠ 已知限制
32K 上下文窗口对长视频或复杂多轮 Agent 任务构成约束。作为纯文本输出模型,无法直接生成图像或视频。独立基准验证数据有限,生产部署前建议用自有视频素材进行任务级评估。

06详细介绍

来源:OpenRouter API(scraper 采集,2026-06-30)

Perceptron: Perceptron Mk1 是 Perceptron Inc. 于 2026 年 5 月发布的旗舰闭源视觉-语言模型,定位为「物理 AI」感知与推理层。与多数将视频当作独立帧序列处理的视觉模型不同,Mk1 从架构层面针对时序连续性设计,能够在 32K 上下文窗口内以最高 2 FPS 动态帧率分析原生视频,维持物体身份即使在遮挡情况下也不丢失。 Mk1 的核心差异化在于结构化空间原语输出——点坐标、边界框、多边形、轨迹和带时间戳的片段均可作为一等公民与文本一同返回,使下游机器人策略、质检系统或剪辑工具可直接消费,无需额外解析。在能力上,它在 VSI-Bench、EmbSpatialBench 等视频与空间推理基准上达到或超越 Google Gemini、OpenAI GPT-5 等前沿模型,同时 API 成本仅为其 10-20%。此外,Mk1 支持「按示例指向」的上下文学习(提供一张参考图即可在新场景中定位同类目标),以及密集场景计数、复杂 OCR、模拟仪表读数和文档结构化提取,广泛适用于工业监控、机器人数据策展、媒体内容剪辑与安防分析等场景。

OpenRouter Provider 比价

共 1 家 provider(2026-06-30 采集),按输入价升序:

Provider输入(USD/1M)输出(USD/1M)量化上下文
Perceptron0.151.5unknown32768

代表价(满血最低):Perceptron 输入 0.15 / 输出 1.5 USD/1M。按 provider 选择可进一步降本。

07官方资源

暂无

08同类模型