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schematron-v2-small

schematron-v2-small 是一款专注于 HTML 结构化提取的垂直领域小模型。它最大的特色在于不再通过模糊的提示词来猜测数据,而是要求开发者直接提供 JSON Schema 作为“施工蓝图”。凭借 3B 的参数规模和高达 128k 的超长上下文窗口,它非常适合处理那些页面冗长、嵌套层级极深的复杂网页。对于需要从海量网页中精准抓取特定字段、构建自动化爬虫数据清洗流水线的开发者来说,这是一款能够显著降低解析出错率的利器。虽然它对输入格式有一定要求,但这种“以 Schema 驱动”的模式,让提取结果的稳定性远超通用的聊天模型。

inference-nettext generation
01 / 模型卡片

模型卡片

schematron-v2-small 是一款专注于 HTML 结构化提取的垂直领域小模型。它最大的特色在于不再通过模糊的提示词来猜测数据,而是要求开发者直接提供 JSON Schema 作为“施工蓝图”。凭借 3B 的参数规模和高达 128k 的超长上下文窗口,它非常适合处理那些页面冗长、嵌套层级极深的复杂网页。对于需要从海量网页中精准抓取特定字段、构建自动化爬虫数据清洗流水线的开发者来说,这是一款能够显著降低解析出错率的利器。虽然它对输入格式有一定要求,但这种“以 Schema 驱动”的模式,让提取结果的稳定性远超通用的聊天模型。

模型类型text generation
提供方inference-net
许可状态API
02 / 文件与版本

模型文件与版本

模型卡片当前详情页记录的模型说明与元数据
已收录
来源仓库https://openrouter.ai/inference-net/schematron-v2-small
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版本信息请以来源仓库的最新版本为准
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03 / 模型下载

模型下载

当前条目没有记录可识别的 ModelScope 或 Hugging Face 仓库地址。请先点击来源按钮,再按照原始仓库提供的下载说明操作。
04 / 使用方法

如何使用

  1. 01
    步骤 1

    阅读模型卡片和来源信息。

  2. 02
    步骤 2

    从小型、非敏感任务开始评估。

  3. 03
    步骤 3

    核对输出质量、许可和使用限制。

  4. 04
    步骤 4

    验证通过后再纳入工作流。

05 / 讨论

讨论与反馈

这里保留讨论入口,方便继续核对来源、使用体验和维护状态。

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