Какое основное назначение Schematron V2 Small?

Модель специально обучена для качественного извлечения информации из HTML-кода и преобразования её в структурированный JSON-формат.

Как правильно подавать инструкции модели на alltokens?

Для достижения наилучшего результата инструкции по извлечению данных должны быть переданы в виде валидной JSON-схемы.

Справится ли модель с длинными статьями или лендингами?

Да, поддержка контекста до 128 000 токенов позволяет обрабатывать даже очень длинные страницы и сложные вложенные структуры.

Inference.net: Schematron V2 Small

INInference-netОбновлено: 12 сентября 2026 г.

Schematron V2 Small — это специализированная модель с 3 миллиардами параметров, оптимизированная для преобразования HTML в структурированный JSON. Она демонстрирует высокую точность при работе со сложными схемами данных и длинными веб-страницами, требуя строгого соблюдения формата JSON schema в инструкциях.

Использовать через API

Метрики

Вход

7 ₽/M

Выход

29 ₽/M

Контекст

128k tokens

Параметры

Релиз

12 сентября 2026 г.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltylogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetop_ktop_p

Технический обзор

Schematron V2 Small — это модель извлечения данных из HTML в формат JSON с 3 миллиардами параметров от Inference.net. Она ориентирована на высокое качество извлечения информации из сложных схем и длинных страниц. Инструкции для извлечения должны предоставляться в виде JSON-схемы.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

Недорогие модели

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

Inference.net: Schematron V2 SmallТекущая

Для чего

Контекст

128k

Цена ₽

7 / 29

Inference.net: Schematron V2 SmallТекущая

128k

7 / 29

Модель

Poolside: Laguna S 2.1

Для чего

Обе модели ориентированы на высокую производительность в компактном форм-факторе и эффективную обработку контекста.

Контекст

Цена ₽

12 / 23

Poolside: Laguna S 2.1

12 / 23

Модель

NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning

Для чего

Сопоставимы по скорости работы и пригодности для интеграции в быстрые конвейеры обработки данных.

Контекст

262k

Цена ₽

9 / 23

NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning

Сопоставимы по скорости работы и пригодности для интеграции в быстрые конвейеры обработки данных.

262k

9 / 23

Когда выбирать

Необходима точная экстракция данных из сложных HTML-структур в формат JSON
Требуется обработка объемных веб-страниц благодаря контекстному окну 128k
Важна высокая скорость работы при использовании компактной модели с 3B параметров