Perceptron: Perceptron Mk1.5

Perceptron Mk1.5, Perceptron tarafından sunulan ve api14 üzerinde perceptron/perceptron-mk1.5 model id'siyle listelenen bir metin modelidir. Perceptron bunu, fiziksel ajanlar için somutlaşmış bir akıl yürütme modeli olarak tanımlar; bu da onu, yalnızca yazılı dili değil fiziksel dünyayı da yorumlaması gereken sistemlerle ilgili pazar bölümüne yerleştirir. Sağlayıcı tarafından 25 Eylül 2026 tarihinde yayımlanmıştır.

Model girdi olarak metin, görüntü, video ve ses kabul eder ve metin döndürür. Bu kombinasyon ilk bakışta göründüğünden daha önemlidir: tek bir istek, yazılı bir talimatı bir kamera karesi, kaydedilmiş bir klip veya sözlü bir komutla birlikte taşıyabilir ve model bunların tümü üzerinde birlikte akıl yürütür. Bağlam penceresi 36,864 token ve maksimum çıktı 8,192 token. Düz metin yanıtlarının ötesinde sağlayıcı, noktalar, kutular, çokgenler ve izler gibi isteğe bağlı yapılandırılmış anotasyonlar tanımlar; bu, modelin konumları ve hareketleri bir programın doğrudan tüketebileceği bir biçimde ifade etmesini sağlar.

Bu yetenekler oldukça belirli bir kullanım kümesine işaret eder. Robotik ve somutlaşmış ajan çalışmaları en belirgin olanıdır; burada bir modelin dili sensörün gösterdikleriyle ilişkilendirmesi ve bir paragraf yerine koordinatlar veya bölgeler üretmesi gerekir. Video ve ses girdisi ayrıca denetim ve izleme görevlerine uygundur; burada soru bir sahnede veya kayıtta ne olduğu ve ilgili olayın bunun neresinde gerçekleştiğidir. Çıktı yapılandırılmış olabildiği için sonuçlar araya bir ayrıştırma katmanı girmeden bir alt akış planlayıcısını, bir etiketleme hattını veya bir arayüzü besleyebilir.

Modeli api14'ün OpenAI uyumlu API'si üzerinden perceptron/perceptron-mk1.5 model id'sini kullanarak çağırırsınız; böylece mevcut OpenAI istemci kütüphaneleri yalnızca temel URL ve model adı değiştirilerek çalışır. Desteklenen istek parametreleri frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k ve top_p'dir. Araç çağırma ve yapılandırılmış çıktıların ikisi de kullanılabilir; bu anotasyon kullanım durumuna uygundur ve akıl yürütme parametreleri modelin yanıt vermeden önce ne kadar içsel değerlendirme yapacağını denetlemenizi sağlar.

Planlarken dikkate alınması gereken temel kısıt, 36,864 token'lık bağlam penceresidir; video veya ses işin içine girdiğinde bu mütevazı kalır, çünkü ortam girdisi bu bütçenin bir kısmını tüketir. 8,192 token'lık çıktı tavanı da tek bir çağrıda çok uzun üretilmiş belgeleri dışlar. Göreviniz uzunlukta saf metin üretimiyse veya çok daha büyük bir bağlam gerektiriyorsa, daha büyük pencereli yalnızca metin bir model büyük olasılıkla size daha iyi hizmet eder. Perceptron Mk1.5, girdi gerçekten çok kipli olduğunda ve yanıtın uzaya, zamana veya her ikisine dayandırılması gerektiğinde daha güçlü seçimdir.