Moondream 3.1 9B A2B vs UI-Venus 2 9B: 하나는 공개된 가격, 하나는 보류 중인 라이선스

M​oondream 3.1 9B A2B and UI-Venus 2 9B are the same size, in the same modality, and they hand back the same primitive — a coordinate. Only one of them has a published per-token price, and the price belongs to the one whose hosted endpoint is about to be switched off. M​oondream 3.1 9B A2B is sold at $0.30 per million input tokens and $1.00 per million output tokens on M​oondream Cloud. On 13 November 2026, four weeks from today, M​oondream Cloud — inference and the Lens fine-tuning product together — shuts down, a line that arrived on 14 October alongside the news that M​oondream the company has been acquired by Prime Intellect. UI-Venus 2 9B has no first-party endpoint at all, so it has no price list either. And the licence that would tell you whether you may ship it commercially is still, in the words of its own model card, pending final confirmation.

Neither of these models is new, and nothing here is a launch. M​oondream 3.1 9B A2B shipped on 7 July 2026 under the M​oondream Model License 1.0. UI-Venus 2 9B went up on Hugging Face on 26 August 2026 from inclusionAI, the Venus Team's repository at Ant Group, with its technical report following on 27 August. What actually moved inside the last seven days is on the M​oondream side: the acquisition, dated 14 October on M​oondream's own blog and a day earlier on Prime Intellect's, and the thirty-day wind-down of the hosted service that came attached to it. That is the reason this pairing is worth reading now rather than in a launch round-up. One of these two models just had its distribution channel put on a countdown; the other never had one.

오늘 무엇을 언제까지 전화할 수 있는지

M​oondream 3.1 9B A2B is available three ways, and one of them is on a clock.

해당 공급업체의 클라우드는 이를 토큰당 판매합니다: 실시간 지연 시간에서는 백만 입력 토큰당 $0.30, 백만 출력 토큰당 $1.00이며, 배치 API에서는 $0.15와 $0.50인데, 이는 정가 대비 50% 할인을 유지합니다. 파인튜닝 제품인 Lens는 백만 학습 토큰당 $0.60에 제공됩니다. 접근은 동시성으로 계량되기보다는 스로틀링됩니다 — 공급업체의 속도 제한 페이지에는 모든 API 키에 대해 초당 2회 요청이 명시되어 있으며, 계정에 $10가 있으면 초당 10회 요청으로 증가합니다. 그리고 마감 시한: 2026년 11월 13일에 클라우드 추론 엔드포인트와 Lens가 모두 종료되고, 사용하지 않은 구매 크레딧은 환불되며, 고객에게는 이전을 도와줄 것이라고 안내됩니다.

The weights, meanwhile, do not go anywhere. M​oondream Model License 1.0 permits commercial self-hosting, fine-tuning, quantisation and redistribution, and Photon — the vendor's own inference engine — runs the checkpoint locally on N​VIDIA Ampere-or-newer hardware and Apple Silicon at no charge. So the deadline splits cleanly. If your code posts to the vendor's hosted endpoint, you have a migration in front of you and roughly four weeks to do it. If your code loads a checkpoint you own, the announcement changed nothing you have to act on.

UI-Venus 2 9B는 결코 그런 방식으로 호출할 수 있는 모델이 아니었습니다. 이는 Qwen3.5-9B에서 초기화된 dense 9B 모델의 전체 파라미터 가중치로, 네 개의 BF16 safetensors 샤드로 분할되어 있으며, 의도된 경로는 사용자가 직접 기동하는 vLLM 서버이고, 262,144 토큰 최대 모델 길이와 Qwen3 reasoning parser로 실행됩니다. 이 카드는 해당 레시피의 한계에 대해 이례적으로 직설적입니다: 서빙 구성은 "이 모델 카드 업데이트의 일부로 라이브 카나리 검증을 거치지 않았으므로, 배포 전에 Qwen3.5에 적합한 vLLM 버전을 고정하고 검증하십시오."

그 두 문단을 나란히 놓고 보면, 구매자 입장에서 차이는 벤치마크가 아니라 하나의 비용 항목이다. 한 모델은 11월 중순까지 스프레드시트에 넣어둘 수 있는 토큰당 청구서다. 다른 하나는 직접 찾아야 하고, 규모를 산정해야 하고, 계속 가동해야 하는 GPU다 — 그리고 가중치를 공개한 벤더는 당신을 위해 서버 구성을 검증해 준 적이 없다.

동일한 파라미터 수, 전혀 다른 토큰 비용

9B라는 라벨은 이 둘이 공유하는 것 중 가장 쓸모없는 것이다. 이 둘을 경제적으로 구분 짓는 것은 작업당 턴 수다.

M​oondream 3.1 9B A2B has no second step. One call is one image in and a short answer out — bounding boxes from detect, centre coordinates from point, a caption, or a written answer from query. There is an optional reasoning mode, and the vendor's documentation is blunt about its cost: enabling it generates an explicit analysis before the answer and can "materially increase latency and generated tokens." The output is deliberately small, and the model's whole pitch is that it is small while remaining useful.

UI-Venus 2 9B는 닫힌 루프입니다. 각 단계는 현재 화면을 입력으로 받고, 에피소드의 스크린샷 이력을 함께 지니며, 추론 흔적을 내보낸 다음 행동을 출력하고, 다음 스크린샷이 다시 입력으로 돌아옵니다. 공개된 평가들은 그 대가가 턴 수로 얼마인지 보여줍니다. 모델 카드는 MobileWorld를 50단계 예산과 다시 100단계 예산에서 보고하고, OSWorld 2.0은 150단계 예산에서 보고합니다. 이 설계에서 컨텍스트는 문서를 위한 공간이 아니라, 에이전트가 여전히 기억할 수 있는 화면 상태의 개수입니다.

The arithmetic follows, and it is ours rather than the vendors'. If a caption or a detection answer is 50 to 100 output tokens, then a million output tokens is somewhere between ten and twenty thousand M​oondream calls for a dollar. You cannot write the equivalent sentence for UI-Venus 2 9B, because there is no price to divide by — you pay for the GPU hours the loop occupies, not for the tokens it produces, and the token count per completed task is a function of how many steps you allow. Same parameter count, same 9B headline, and the two bills are not in the same unit.

One more asymmetry worth knowing before it bites a production plan. M​oondream measures its own engine at 34.2 requests per second on a single H100 SXM5 at batch size 16 — a vendor figure, on the vendor's hardware, with Photon serving. The hosted API caps a funded account at 10 requests per second. That is a three-fold gap between what the model can do on hardware you control and what the endpoint will let you do, and it is the sort of thing a pipeline discovers in production rather than in an evaluation.

나란히, 차원별로

• Task — M​oondream 3.1 9B A2B: perception over a single image. UI-Venus 2 9B: agency over a screen, in a loop.

• 파라미터 — 토큰당 2B가 활성인 총 9B, 희소 전문가 혼합(MoE). UI-Venus 2 9B: 9B 덴스, Qwen3.5-9B에서 초기화됨.

• 출력 — 바운딩 박스, 중심 좌표, 캡션, 서면 답변 및 세그멘테이션 경로. UI-Venus 2 9B: 하나의 액션, 하나의 클릭 좌표, 그리고 이를 생성한 추론 트레이스.

• 컨텍스트 — 32K 토큰. UI-Venus 2 9B: 최대 위치 임베딩 262,144개로, 문서 컨텍스트가 아니라 에피소드 메모리로 구성됩니다.

• 공개 가격 — 실시간의 경우 백만 토큰당 입력 $0.30, 출력 $1.00, 배치의 경우 $0.15와 $0.50이며, 2026년 11월 13일에 종료되는 엔드포인트에서 제공됩니다. UI-Venus 2 9B: 없음. 자사 엔드포인트가 없기 때문입니다. 직접 호스팅하거나, 사용하지 않거나 둘 중 하나입니다.

• 공개된 벤치마크 — COCO 81.46 F1@0.5, ODinW-13 93.94, RefCOCO-M 87.1, CountBench 90.35, ChartQA 86.01, DocVQA 88.6, 그리고 스위트 평균 77.9. UI-Venus 2 9B: AndroidWorld 80.2, WebVoyager 90.8, OSWorld-Verified 70.8, ScreenSpot-Pro 73.0, VenusBench-CAPTCHA 78.1, 그리고 OSHarm 공격 성공률은 11.3%로, 기본 모델의 25.3%와 대비됩니다. 그 수치들은 모두 벤더 자체에서 나온 것입니다.

• Licence — M​oondream Model License 1.0: open weights, commercial self-hosting permitted, redistribution permitted, one restriction. UI-Venus 2 9B: pending final confirmation, with no licence file in the repository.

• 독립적 점수 — 없음. 어느 모델도 중립적인 리더보드에 등재된 항목이 없고, 두 공급업체가 공통으로 공개한 벤치마크도 없으므로, 위 두 열의 어떤 항목도 서로 비교해 읽을 수 없다.

라이선스는 그 둘이 서로 닮지 않게 되는 지점이다

M​oondream's licence is short and specific, and the vendor rewrote it for this release because the previous one was hard to read. Commercial use, self-hosting, fine-tuning, quantisation and redistribution are all permitted without strings. The single restriction is that you may not turn around and offer general-purpose M​oondream inference or fine-tuning to others as a hosted service; a narrow, domain-specific application built on the model is explicitly fine. For a team shipping a product that happens to see images, that is a permissive licence with a competitor clause, and the clause does not touch them.

UI-Venus 2 9B의 입장은 같은 종류의 진술이 아니며, 요약하기보다 그대로 인용할 가치가 있다. 카드의 릴리스 상태 섹션은 모델 가중치 라이선스가 "최종 확인 대기 중이며 공개 릴리스 전에 추가될 것"이라고 밝히고, 명백한 선택이 왜 취해지지 않았는지도 설명한다: "현재 업스트림 자료에 서로 충돌하는 라이선스 진술이 포함되어 있기 때문에 Apache-2.0 선언은 의도적으로 이어받지 않았다." 저장소에는 라이선스 파일이 없다. 가중치는 2026년 8월 26일에 공개되었고, 저장소는 9월 2일에 마지막으로 수정되었다.

실무적인 해석은 이 모델을 사용할 수 없다는 것이 아니다. 오히려 해결되지 않은 라이선스는 누군가 공식적으로 기록에 남기고 내려야 하는 비즈니스 결정이지, 체크포인트를 다운로드하면 자동으로 물려받는 기본값이 아니다. 연구, 평가, 내부 프로토타이핑은 위험이 있는 영역이 아니다. 유료 고객 앞에 내놓는 것이 바로 위험이며, 위 섹션의 어떤 벤치마크 점수도 이를 바꾸지 않는다. 이 카드에는 누구든 이를 기반으로 무언가를 만들기 전에 읽어볼 만한 두 번째 조건이 담겨 있다: CAPTCHA 해결 기능은 "승인된 환경에서만 사용되어야 한다" — 이는 사용 사례에 대한 제약이지, 그에 대한 제안이 아니다.

두 공급업체 모두 서로 다른 두 방향으로 해당 숫자를 확인할 수 있게 해 줍니다.

대부분의 모델 발표는 표를 하나 공개하고 그걸로 끝난다. 이 두 발표는 모두 주의사항을 함께 공개했는데, 그 주의사항들은 서로 다른 종류의 것이다.

M​oondream's release post carries a methodology footer that pins the hardware and the harness: a single H100 SXM5, batch size 16, the highest accuracy and reasoning settings for each model, Photon for M​oondream itself, vLLM for the Qwen3.5 and Gemma 4 baselines, Hugging Face Transformers for SAM 3, and LocateAnything evaluated in slow mode to maximise its accuracy. It also volunteers something a vendor has no obligation to volunteer: the scores were reached by treating each benchmark as a customer task, training a per-task LoRA through the same fine-tuning product customers use, and then folding those LoRAs back into the base weights with on-policy distillation. Read that carefully and it changes what the table describes — the checkpoint you download is a distilled student of its own task specialists, not a model that happened to generalise that well on a task nobody trained it for.

UI-Venus 2 기술 보고서(arXiv 2609.00028, 2026년 8월 27일 제출)는 또 다른 종류의 공개를 합니다. 별표로 표시된 기준선은 다른 곳에서 인용한 것이 아니라 저자들이 자신들이 명시한 프로토콜에 따라 평가하거나 재현한 것입니다. 대시는 미보고를 의미하며, 저자들은 대시를 그대로 남겨 둡니다. MobileWorld는 50단계 예산과 100단계 예산에서 두 번 인쇄되어, 추가 단계가 무엇을 가져다주는지 볼 수 있습니다. OSWorld-Verified에는 비교가 "모델별 행동 스캐폴드를 사용할 수 있으므로, 통제된 절제 실험이 아니라 벤치마크 수준의 참조로 해석해야 합니다."라는 경고가 따릅니다. VenusBench-CAPTCHA는 219개의 고정 예시에 대한 마이크로 평균이며, MCA-Bench 수치는 1,000개의 샘플링된 예시를 사용합니다. 라이브 환경 결과는 평가 날짜와 환경 상태에 따라 달라질 수 있다는 문장이 있습니다.

이 중 어느 것도 두 숫자 세트를 귀하의 데이터에서 재현 가능하게 만들지 않으며, 어느 벤더도 내세울 독립적인 결과를 갖고 있지 않습니다. 그것이 의미하는 바는 두 벤더 모두 자신들의 숫자가 얼마만 한 가치가 있는지 귀하에게 말해 주었다는 것입니다 — 이는 좋은 점수보다 더 드물고, 구매자에게 더 유용합니다.

제약 조건 기준으로는 어느 쪽입니까?

• You need boxes, centre points or counts over images, at a price you can forecast — M​oondream 3.1 9B A2B, with the caveat that the forecast only holds if you self-host after 13 November or move the endpoint. A per-token bill with a shutdown date is a forecast with an expiry, not a cost model.

• 화면을 읽고 그에 따라 동작하는 무언가가 필요합니다 — UI-Venus 2 9B, 그리고 라이선스 문제가 벤치마크 표보다 앞서게 됩니다. 조달 과정에서 문제를 발견하느니, 먼저 내부 자동화에 투입하고 라이선스가 확보되면 다시 검토하세요.

• You are deploying to hardware you already own — M​oondream 3.1 9B A2B. Photon is free, runs on Ampere-or-newer N​VIDIA parts and Apple Silicon, and gives you the same model in development and production instead of two different endpoints that behave differently under load.

• You want the longer context on the spec sheet — UI-Venus 2 9B's 262,144 tokens is real in configuration, but the intended consumer is a screenshot history, not a PDF. M​oondream's 32K is a quarter of the size and its vendor has never claimed it needs to hold an agent's episode, so neither number is a straight win.

• CAPTCHA 처리는 목록에 있습니다 — 먼저 카드의 제한 사항을 읽어 보세요. 기능은 이미 갖춰져 있고, 그것을 가로막고 있는 것은 라이선스입니다.

솔직한 답이 서로 다른 역할을 위한 둘 다라면 — 인제스트 경로에서는 지각, 액션 경로에서는 에이전트 — 그것이 일반적인 형태이며, 이는 모델 문제이기 전에 두 개의 계약 문제다.

모델 뒤에 있는 모델, 그리고 누가 그것을 라우팅하는가

이 체크포인트 중 어느 것도 OrcaRouter를 통해 제공되지 않으므로, 여기에서 그것들을 우리를 통해 호출하라고 권하는 것은 아닙니다. 라우팅이 실제로 필요한 계층은 그것들 뒤에 자리한 계층입니다.

탐지 결과를 분류해야 하고, 에이전트가 제안한 조치를 판단해야 하며, 기록을 작성해야 합니다. 이것들은 텍스트 작업이고, 토큰당 비용이 더 많이 드는 절반이며, 바로 여기서 200개 이상의 모델에 걸친 단일 OpenAI 호환 키 — 공급자의 목록 가격을 0% 마크업으로 그대로 전달하고, 공급자 전반에 걸친 자동 장애 조치를 지원하는 — 가 파이프라인에서 계약 하나와 코드 경로 하나를 제거합니다. 원하는 추론의 형태를 이미 알고 있는 경우, 라우팅 DSL은 여러 모델을 하나의 호출로 구성하고, 모델 퓨전은 동일한 입력에 대해 여러 모델로 구성된 패널을 함께 실행합니다. 둘 다 카메라와 통신하는 코드를 건드리지 않고 고정된 비전 모델 뒤의 계층을 바꾸는 방법입니다.

이 특정 비교에서는 가격 책정 방식이 평소보다 더 중요합니다. 왜냐하면 정가가 마크업되지 않고 그대로 전달되기 때문에, 공급업체의 가격 변경이 당일 우리 쪽에 반영됩니다. 호스팅 가격에 종료 날짜가 명시되어 있는 모델의 경우, 예측을 세울 가치가 있는 가격 책정 방식은 그것뿐입니다.

이 답변을 바꾸려면 무엇이 필요할까요?

세 가지입니다. 그리고 세 가지 모두 확인할 수 있습니다.

The first is UI-Venus 2 9B's licence resolving. If it lands permissive, the calculus for anyone who wanted the agent but could not justify the legal exposure shifts immediately, and the recommendation above about keeping it internal becomes stale the week it happens. The second is a first-party endpoint for M​oondream 3.1 9B A2B reappearing after the cloud shutdown, which would restore the price comparison this article could only half make. The third, and the one worth the most, is somebody running both models on the same images. Neither vendor has an independent result and the two benchmark sets do not intersect, so the first person to score these two on their own data produces the only comparison that will settle the grounding question — and it is an afternoon of work, not a research project.

그때까지, 방어 가능한 요약은 의도적으로 좁다. 이들은 파라미터 수와 모달리티 태그, 그리고 좌표를 반환하는 습관을 공유하는 두 개의 9B 비전 모델이지만, 배포를 결정하는 거의 모든 것—호출에 드는 비용, 호출이 과연 올바른 단위인지, 출력을 출시해도 되는지—에 대해서는 거의 합의하지 않는다.

그중 어느 것도 가정이 아닙니다: 이번과 같은 릴리스의 배경이 된 문서화된 AI 실패와 에이전트 사고는 OrcaRouter AI Incident Archive에 수집되어 있으며, 각 항목에는 자체 출처, 심각도, 신뢰도 등급, 분쟁 플래그가 함께 제공됩니다.