Elorian: Glimpse

{"about":"### Schlussfolgerungen über Ereignisse und Raum\n\nGlimpse ist ein Modell von Elorian, dessen Entwicklung auf das visuelle Verständnis der physischen Welt ausgerichtet ist. Seine Spezialisierung besteht darin, die Darstellung eines Objekts bei Bewegung und Perspektivwechsel beizubehalten, Handlungen mit ihren Folgen zu verknüpfen und Beziehungen zwischen Teilen einer Szene zu untersuchen. In offiziellen Beispielen zeigt der Entwickler Bewegungsanalysen, das Zählen von Objekten unter Berücksichtigung ihres Zustands und die Rekonstruktion von Ereignisfolgen.\n\nEine charakteristische Idee von Glimpse ist, während der Lösung erneut auf visuelle Belege zurückzugreifen. In der Elorian-Umgebung kann das Modell einen relevanten Bereich wiederholt betrachten, Beobachtungen vergleichen und die erste Interpretation präzisieren. Das erklärt seine Ausrichtung auf Aufgaben, bei denen die bloße Benennung von Gegenständen nicht ausreicht: Es muss erkennen, was sich geändert hat, welche Objekte dieselben bleiben und wie sich Beobachtungen von Annahmen unterscheiden.\n\n### Nutzung in Ailoot\n\nIn Ailoot ist Glimpse für Texteingabe und Textantwort angebunden. Sie können eine Szenenbeschreibung, eine Folge von Beobachtungen, eine Verschriftlichung von Ereignissen oder bereits vorbereitete Bildbeschriftungen übergeben und Fragen dazu stellen. Die Verarbeitung der Bilder und Videos selbst gehört nicht zur aktuellen Schnittstelle dieses Modells.\n\nEine praktische Anfrage kann ein Beobachtungsprotokoll enthalten: wer was getan hat, zu welchem Zeitpunkt und was vor sowie nach der Handlung sichtbar war. Lassen Sie eine Chronologie erstellen, beobachtbare Fakten von möglichen Erklärungen trennen und anschließend die Details auflisten, die für eine Schlussfolgerung fehlen. Dieses Format ermöglicht die Arbeit mit der textlichen Darstellung der Aufgabe und erhält ausdrücklich die Grenze zwischen bereitgestellten Informationen und Interpretation.\n\n### Was bei der Aufgabenstellung zu beachten ist\n\nBei einer räumlichen Frage helfen die Angabe des Beobachtungsstandpunkts und die Beschreibung der relativen Positionen der Objekte. Bei einer Ereignisfolge sollten Zeitangaben und einheitliche Bezeichnungen der Beteiligten erhalten bleiben. Wenn der Ausgangstext nicht angibt, ob eine Bewegung zwischen zwei Beobachtungen fortgesetzt wurde, lassen Sie das Modell besser die möglichen Varianten betrachten, anstatt sich auf eine einzige Erklärung festzulegen.\n\nFür Glimpse ist in Ailoot ein Kontext von 262 144 Token angegeben. Damit lassen sich umfangreiche Beschreibungen und der Gesprächsverlauf in die Anfrage aufnehmen. Das Ergebnis bleibt Text: etwa eine Erklärung, eine Ereignistabelle oder eine Liste von Fragen an das Ausgangsmaterial. Die Fähigkeiten der agentischen Elorian-Umgebung einschließlich ihrer visuellen Werkzeuge und der Koordination von Teilaufgaben dürfen nicht automatisch auf diese Textschnittstelle übertragen werden.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"Elorian","canonical_model":"elorian/glimpse","ctx":null,"formats":["chat","gemini","messages","responses"],"id":"elorian/glimpse","input":["text"],"kind":"text","max_out":null,"methods":[{"cache_read":0.12,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"anthropic","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":1.2,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":6.0,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"elorian/glimpse","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.12,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":1.2,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":6.0,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"elorian/glimpse","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.12,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":1.2,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":6.0,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"elorian/glimpse","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.12,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"gemini","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":1.2,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":6.0,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/elorian/glimpse:generateContent","request_model_id":"elorian/glimpse","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"elorian/glimpse","request_model_id":"elorian/glimpse","route_label":"Ultra"}],"name":"Elorian: Glimpse","price":{"in":1.2,"in_label":null,"out":6.0,"out_label":null,"sort_in":1.2,"sort_out":6.0,"varies":false},"public_id":"elorian/glimpse","short":"Modell von Elorian für Schlussfolgerungen über Szenen und physische Ereignisse; in Ailoot arbeitet es mit Textbeschreibungen und Fragen."}