Source: https://ailoot.ai/models/ja/moondream-moondream3-1-9b-a2b/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ja/moondream-moondream3-1-9b-a2b/ Language: ja # Moondream: Moondream 3.1 [Markdown](https://ailoot.ai/models/ja/moondream-moondream3-1-9b-a2b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ja/moondream-moondream3-1-9b-a2b/facts.json) ## [Moondream: Moondream 3.1](https://ailoot.ai/models/ja/moondream-moondream3-1-9b-a2b/) `moondream/moondream3.1-9b-a2b` Moondreamテキスト入力 $0.0006 / 1K出力 $0.005 / 1K 場面の特定の物体に結び付いた回答を重視するMoondream 3.1版で、Ailootではテキスト処理を利用できます。 ### Moondream 3.1と観察データへの対応付け Moondream 3.1は、混合エキスパート構造を持つMoondreamの視覚言語モデルです。開発元によると、総パラメータ数は90億で、トークンごとに有効になるパラメータ数は約20億です。この版が重視するのは、画像の特定の物体や領域に対応した回答です。場面を説明するだけでなく、結果がどの部分を指すかを示すことが重要です。 元のモデルの公式カードでは、画像への質問、キャプション、物体検出、点の指定、セグメンテーションの五つが区別されています。質問にはテキストで説明し、検出は物体と長方形の領域を結び付け、点は位置を示し、セグメンテーションは占める領域を抽出します。画像全体の自由な説明より、特定種類の結果が必要なシステムで役立つ考え方です。 ### Ailootで利用できるモード AilootのMoondream 3.1は、テキストメッセージとテキスト回答に対応しています。専用機能による画像処理、視覚座標やマスクの出力は、現在のモデルカードのインターフェースには含まれません。テキストの課題では、準備済みの観察の説明、特徴の表、成果への要件を渡し、それについて質問できます。 例えば商品や物体の情報が既に文章になっている場合は、比較する特徴、一致とする条件、欠損値の示し方を明確にして要求を作れます。名称と元の値を保ち、結論に提供データに基づく短い説明を添えるよう求めます。これは観察のテキスト記録を扱う作業で、元の写真を調べる代わりにはなりません。 ### コンテキストと結果の範囲 Ailootではこの版のコンテキストが32,000トークンと記載されています。指示、期待する形式の例、処理資料を含められます。一意の選択が必要なら、許される回答と判断基準を先に定めると、入力にない情報を推測せずに課題を検証しやすくなります。 Moondreamが視覚理解に特化していても、あらゆる数値や論理上の結論が自動的に正しくなるわけではありません。開発元の公式カードは、検出や空間的な対応付けと、一般的なテキストの数学課題を区別しています。具体的な入力と必要な回答を踏まえて選んでください。現在のAiloot接続の結果はテキストです。 ### Ailoot APIで利用可能 入力の種類 `text` 出力の種類 `text` コンテキスト カタログに記載なし 最大出力 カタログに記載なし 入力 $0.0006 */ 1K* 出力 $0.005 */ 1K* 入力の種類 `text` 出力の種類 `text` コンテキスト カタログに記載なし 最大出力 カタログに記載なし 入力 $0.0006 */ 1K* 出力 $0.005 */ 1K* 入力の種類 `text` 出力の種類 `text` コンテキスト カタログに記載なし 最大出力 カタログに記載なし 入力 $0.0006 */ 1K* 出力 $0.005 */ 1K* 入力の種類 `text` 出力の種類 `text` コンテキスト カタログに記載なし 最大出力 カタログに記載なし 入力 $0.0006 */ 1K* 出力 $0.005 */ 1K* `moondream/moondream3.1-9b-a2b` · JSON ``` {"about":"### Moondream 3.1と観察データへの対応付け\n\nMoondream 3.1は、混合エキスパート構造を持つMoondreamの視覚言語モデルです。開発元によると、総パラメータ数は90億で、トークンごとに有効になるパラメータ数は約20億です。この版が重視するのは、画像の特定の物体や領域に対応した回答です。場面を説明するだけでなく、結果がどの部分を指すかを示すことが重要です。\n\n元のモデルの公式カードでは、画像への質問、キャプション、物体検出、点の指定、セグメンテーションの五つが区別されています。質問にはテキストで説明し、検出は物体と長方形の領域を結び付け、点は位置を示し、セグメンテーションは占める領域を抽出します。画像全体の自由な説明より、特定種類の結果が必要なシステムで役立つ考え方です。\n\n### Ailootで利用できるモード\n\nAilootのMoondream 3.1は、テキストメッセージとテキスト回答に対応しています。専用機能による画像処理、視覚座標やマスクの出力は、現在のモデルカードのインターフェースには含まれません。テキストの課題では、準備済みの観察の説明、特徴の表、成果への要件を渡し、それについて質問できます。\n\n例えば商品や物体の情報が既に文章になっている場合は、比較する特徴、一致とする条件、欠損値の示し方を明確にして要求を作れます。名称と元の値を保ち、結論に提供データに基づく短い説明を添えるよう求めます。これは観察のテキスト記録を扱う作業で、元の写真を調べる代わりにはなりません。\n\n### コンテキストと結果の範囲\n\nAilootではこの版のコンテキストが32,000トークンと記載されています。指示、期待する形式の例、処理資料を含められます。一意の選択が必要なら、許される回答と判断基準を先に定めると、入力にない情報を推測せずに課題を検証しやすくなります。\n\nMoondreamが視覚理解に特化していても、あらゆる数値や論理上の結論が自動的に正しくなるわけではありません。開発元の公式カードは、検出や空間的な対応付けと、一般的なテキストの数学課題を区別しています。具体的な入力と必要な回答を踏まえて選んでください。現在のAiloot接続の結果はテキストです。","alias_of":null,"aliases":[],"author":"Moondream","canonical_model":"moondream/moondream3.1-9b-a2b","ctx":null,"formats":["chat","gemini","messages","responses"],"id":"moondream/moondream3.1-9b-a2b","input":["text"],"kind":"text","max_out":null,"methods":[{"cache_read":null,"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":0.6,"input":["text"],"label":"Anthropic 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Ailootは、蓄積した運営経験、幅広い顧客基盤、安定したサービス、継続的なKPI管理を基盤としています。 企業とそのプロジェクト群：数百万の顧客、毎月数十億規模の売上。 Ailootはこの運営経験を、お客様の製品、エージェント、アプリケーション、自動化でAI機能を利用するためのAPIアクセスに活かしています。