WeVisOne-VL-4B против Moondream 3: у одного нет API, а другой теряет своё

13 ноября 2026 года Moondream Cloud перестаёт отвечать. Облачный API, благодаря которому Moondream 3 можно было подключить одной строкой, закрывается, купленные кредиты возвращаются, а вместе с ним уходит и продукт для дообучения Lens. До этой даты осталось три недели. WeVisOne-VL-4B, напротив, никогда не имел API, который можно было бы потерять: Tencent опубликовала веса 22 октября 2026 года без эндпоинта, без цен и без анонса. Поэтому практический вопрос в этом сравнении больше не в том, «какая небольшая модель зрения лучше». Он в том, «какой набор весов я хочу эксплуатировать сам», поскольку по состоянию на сегодня обе модели — это решения о самостоятельном хостинге, и одна из них только что стала таким решением поневоле.

Это две действительно разные машины, и это различие объясняет, почему у одной был облачный бизнес, а у другой — нет.

Что случилось с Moondream 3?

Хронологию стоит изложить, потому что её легко упустить, и она меняет расчёт. Moondream 3 Preview вышел 18 сентября 2025 года как mixture-of-experts модель с 9 млрд параметров и 2 млрд активных параметров. Moondream 3.1 последовал 7 июля 2026 года. 13 октября 2026 года Prime Intellect объявила, что приобрела Moondream — включая команду основателей и инференс-движок Photon — а собственный пост Moondream вышел днём позже. Ещё через месяц облако отключается.

Ничто из этого не убирает веса. Они остаются на Hugging Face под лицензией Business Source License 1.1 с Additional Use Grant, а Photon по-прежнему можно свободно запускать на современных GPU Nvidia и Apple Silicon, с совместимым локальным API, и для базовой модели ключ не требуется. Что исчезает — это хостинговый путь, то, что позволяло команде оценить Moondream 3 за полдня, не имея собственного GPU.

Две архитектуры — две причины для существования

Moondream 3 — разреженная модель: 9 млрд параметров всего, 2 млрд активных на токен, 64 эксперта, из которых активируются 8; инициализирована из плотной 2B-модели Moondream 2 путём апсайклинга. У неё контекст 32K, визуальный энкодер SigLIP с конкатенацией каналов по нескольким кропам и токенизатор SuperBPE, который, по словам компании, ускоряет генерацию на 20–40%. Целью дизайна было визуальное рассуждение, близкое к передовому уровню, при стоимости, ближе к модели на 2B — платите за 2B активаций, получаете часть поведения 9B.

WeVisOne-VL-4B — плотная и целеустремлённая модель: бэкбон Qwen3-VL на 4,83 млрд параметров, координатные токены от <0> до <1000> для рамок и точек, а также декодер на 9,6 млн параметров, управляемый специальным токеном <OBJ>, который превращает предсказанную рамку в маску, а затем в альфа-карту полного разрешения. Там, где Moondream распределяет ёмкость по множеству визуальных задач, WeVisOne сосредоточивается на последней миле локализации — включая ту часть, которую почти никто не выпускает: прозрачность с мягкими краями.

• Всего параметров — WeVisOne-VL-4B: 4,83 млрд плотных против Moondream 3: 9 млрд всего, 2 млрд активных

• Объём весов — примерно 19 ГБ в F32 для 4B против около 18 ГБ в FP16 для Moondream 3, около 6 ГБ в INT4-кванте от сообщества

• Контекст — неопубликовано против 32 768 токенов

• Пиксельный вывод — маски экземпляров и непрерывные альфа-маски при шаге 1 в сравнении с масками сегментации

• Лицензия — Apache 2.0 для кода, написанного Tencent, в сравнении с Business Source License 1.1 с Additional Use Grant

• Hosted API — никогда не закрывается vs закрытие 13 ноября 2026 г.

• Механизм инференса — стандартные vLLM, SGLang или пакет проекта против Photon, специально разработанного для этих целей

Числа в бенчмарке — это не тот же тип чисел.

На странице моделей Moondream указан COCO mAP 51,2. В README WeVisOne указано среднее значение F1 на COCO 57,1, а F1 при IoU 0,5 — 74,0. Эти показатели нельзя вычитать друг из друга. Средняя средняя точность (mean average precision) и F1 при фиксированном пороге IoU поощряют разное поведение: mAP наказывает модель, которая находит объекты, но плохо их ранжирует, тогда как F1 при 0,5 снисходителен к неточным рамкам. Тот, кто говорит, что WeVisOne превосходит Moondream 3 на шесть пунктов на COCO, сравнил два разных экзамена.

Строки сегментации ближе к сопоставимым и более интересны. Moondream сообщает о сегментации RefCOCO val с показателем 83,2 mIoU; WeVisOne сообщает о RefCOCO val с показателем 81,4 cIoU. Оба показателя представляют собой пересечение над объединением относительно референтных выражений на одном и том же разбиении набора данных, но mIoU и cIoU агрегируются по изображениям по-разному, поэтому разрыв в 1,8 пункта вполне укладывается в шум, связанный с выбором метрики. Считайте их примерно равными.

Две таблицы по-настоящему расходятся в том, что они вообще выбрали публиковать. Moondream приводит ScreenSpot 80.4, OCRBench 61.2, TextVQA 76.3, POPE 89.0 и CountBenchQA на уровне низких 90-х — в зависимости от того, какую из его собственных страниц вы читаете; пост о запуске и страница моделей расходятся друг с другом в нескольких строках, что стоит знать, прежде чем цитировать любой из них. WeVisOne публикует показатели отказов (96,4% на WeRef-Bench), плотное детектирование на Dense200 и VisDrone и ошибку матирования на P3M-500-NP и AM-2K. Авторы ни одной из моделей не оценивали другую.

Лицензирование будет определять больше сделок, чем бенчмарки

WeVisOne-VL-4B распространяется под лицензией Apache 2.0 для кода, автором которого является Tencent. Moondream 3 распространяется под Business Source License 1.1 с Additional Use Grant, которая разрешает личное, исследовательское и большинство коммерческих видов использования, но требует договорённости с M87 Labs для стороннего хостинга или рехостинга модели. Если вы создаёте внутренний инструмент, подходят обе. Если вы создаёте продукт, ценность которого заключается в предоставлении этой модели другим людям, только один из них является простым.

Приобретение добавляет риск второго порядка, никак не связанный с текстом лицензии: сопровождение. Модель, чья коммерческая материнская компания только что сменила владельца, а её хостинговый продукт закрывается, — это модель, чью дорожную карту вы не можете прочитать. Это не причина избегать её — веса скачиваются, а не арендуются, — но причина протестировать её, а не делать стандартом в этом квартале.

Чего на самом деле стоит возможность матирования

Moondream 3 вернёт маску сегментации для «человека». WeVisOne-VL-4B вернёт маску и альфа-мат с частичной прозрачностью по волосам, шерсти и мягким краям, уточнённый с шагом 1. Для конвейера композитинга это разница между вырезом с жёстким ореолом и таким, который можно поместить на новый фон без этапа очистки.

Показатели Tencent для этого подхода впечатляют и не подтверждены: средняя абсолютная разница 7,3 на P3M-500-NP против 15,4 у самой сильной базовой модели из перечисленных авторами и 9,8 при матировании по референтным выражениям на WeRefMat против 22,4. Эти цифры взяты из статьи, получены авторами модели и не были воспроизведены. Это также единственное публичное свидетельство того, что данный подход работает, поскольку ни одна независимая лаборатория пока его не проверяла.

Эксплуатация модели, когда эндпоинт исчезает

Прекращение работы Moondream — полезное напоминание о том, что хостинговый эндпоинт — это зависимость, срок жизни которой контролирует кто-то другой. Ни Moondream 3, ни WeVisOne-VL-4B сегодня нет в каталоге OrcaRouter, так что это не реклама существующего маршрута — это причина, по которой слой маршрутизации вообще существует.

Когда провайдер отзывает модель, разница между простоем и изменением конфигурации заключается в том, обращается ли ваше приложение к имени модели или к URL эндпоинта. OrcaRouter держит более 200 моделей за одним ключом с нулевой наценкой относительно прайс-листа провайдера, а автоматическое переключение при сбое направляет запрос к рабочему провайдеру вместо возврата ошибки. Для пайплайна, построенного на модели, которую могут приобрести, эта абстракция — то, что невозможно добавить задним числом за три недели.

Рекомендация, за три недели до срока

Если вы запускаете Moondream 3 Preview или 3.1 через размещённый API, решение нужно принимать уже сейчас, и дело не в качестве: переходите на самостоятельный хостинг Photon или выбирайте другую модель до 13 ноября. Не ждите появления заменяющего сервиса.

Если вы выбираете с нуля и ваша работа заканчивается масками или маттами, WeVisOne-VL-4B — более интересная ставка и менее проверенный вариант: Apache 2.0, реальная архитектурная идея и всего два дня публичной истории. Если вам нужна универсальная модель визуальных рассуждений со зрелым движком инференса и подтверждённым опытом на многих задачах, Moondream 3 по-прежнему остаётся более безопасной моделью для самостоятельного хостинга — независимо от приобретения.

А если вам на самом деле не нужно ни то, ни другое, а нужна универсальная модель компьютерного зрения за API, который вам не приходится обслуживать, — это другой вопрос, и ответ на него гораздо короче. Ни одна из этих моделей не подходит.