Perceptron: Perceptron Mk1

Perceptron Mk1, também chamado de Mark One, é um modelo de texto do provedor Perceptron. Ele está na categoria de texto e é descrito por seu criador como o modelo de visão-linguagem de mais alta qualidade da Perceptron para vídeo e raciocínio incorporado. Foi lançado pelo provedor em 12 de maio de 2026. Se você está avaliando modelos para um projeto que mistura linguagem com entrada visual, este é o modelo que a Perceptron posiciona no topo de sua própria linha.

O modelo aceita texto, imagem e vídeo como entrada e retorna apenas texto. Essa combinação o torna um modelo de visão-linguagem, e não um gerador de texto puro: você pode combinar imagens ou vídeo com consultas em linguagem natural e obter uma compreensão visual detalhada como resposta. A janela de contexto é de 32768 tokens, e a saída máxima é de 8192 tokens. Os parâmetros de requisição suportados são frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, structured_outputs, temperature, top_k e top_p. A presença de reasoning e include_reasoning sugere que o modelo pode expor um modo de raciocínio, e structured_outputs permite restringir o formato da resposta.

Essas capacidades apontam para um conjunto bastante específico de casos de uso. Compreensão de vídeo e imagem combinada com consultas em linguagem natural se encaixa em tarefas como descrever ou resumir material visual, responder perguntas sobre o que acontece em um clipe e raciocínio incorporado, em que um modelo raciocina sobre cenas e situações físicas em vez de apenas texto estático. Como a saída é texto, o modelo funciona bem como uma camada de análise: você fornece material visual mais uma pergunta, e consome uma resposta escrita. Saídas estruturadas o tornam utilizável em pipelines em que o resultado precisa se ajustar a um esquema, e os parâmetros de raciocínio são adequados para problemas em que você quer que o modelo trabalhe uma questão antes de responder.

Você chama o modelo através da API compatível com OpenAI da api14 usando o id de modelo "perceptron/perceptron-mk1". Como a interface segue o formato OpenAI, você pode apontar um cliente OpenAI existente para a api14 e passar esse id no campo model. O corpo da requisição aceita os parâmetros listados acima: frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, structured_outputs, temperature, top_k e top_p. Use max_tokens para limitar a resposta dentro do limite de saída de 8192 tokens, e temperature, top_p e top_k para controlar a amostragem.

Duas restrições vale a pena verificar antes de se comprometer. A janela de contexto é de 32768 tokens, o que é moderado, então vídeos muito longos, transcrições longas ou grandes conjuntos de documentos podem precisar ser divididos ou resumidos antes de caberem. A saída é apenas texto, então o modelo não pode gerar imagens ou vídeo. Se sua carga de trabalho for apenas texto, sem componente visual, um modelo de texto puro pode ser mais simples; o Mk1 é mais útil quando imagens ou vídeo fazem parte da entrada.