O que é Moondream 3.1 (9B-A2B)?
Moondream 3.1 é o modelo atual de visão e linguagem da M87 Labs, anunciado em 7 de julho de 2026. É um modelo mixture-of-experts com 9 bilhões de parâmetros no total e cerca de 2 bilhões ativos por token, e substitui o antigo Moondream 2 e a prévia do Moondream 3 como principal modelo da empresa. Lê imagens e escreve texto.
Tem quatro habilidades embutidas, cada uma com saída estruturada: query (responder a uma pergunta sobre uma imagem), caption, detect (caixas delimitadoras para qualquer objeto que você nomear) e point (coordenadas). A M87 treinou um adaptador LoRA separado para cada benchmark com ajuste fino e aprendizado por reforço e depois os destilou de volta nos pesos base.
Os pesos estão sob a Moondream Model License 1.0, que não é uma licença de código aberto. Ela permite uso comercial, auto-hospedagem, ajuste fino e redistribuição sem teto de receita, mas oferecer a terceiros uma API hospedada de Moondream de uso geral exige uma licença comercial à parte. O antigo Moondream 2 ainda tem cerca de 2,3 milhões de downloads por mês no Hugging Face; a 3.1 teve cerca de 9.600.
Moondream 3.1 (9B-A2B) vale a pena?
O Moondream 3.1 vence primeiro em vazão e depois em precisão. No teste da própria M87 numa H100 com lote de 16, atendeu 34,2 requisições por segundo contra 1,44 do Qwen3.5 9B, 4,78 do SAM 3 e 0,46 do Gemma 4 12B, com média de 77,9 no seu conjunto de benchmarks contra 74, 62,9 e 63. É cerca de sete vezes o modelo mais rápido seguinte.
A detecção é onde ele lidera. Marca 81,46 no COCO contra 75,58 do Qwen3.5 9B e 77,06 do SAM 3, 74,61 no denso Dense200 contra 48,23, 52,77 em prateleiras lotadas de varejo (SKU-110K) contra 44,27, e 59,63 em imagens aéreas DOTA-v2 contra 50,36. Também lê bem gráficos, com 86,01 no ChartQA contra 70,72 do Qwen.
Ele não ganha tudo. O Qwen3.5 9B o supera no LVIS (71,11 a 67,4), HumanRef, CountBench e DocVQA (92,94 a 88,6), e o SAM 3 é melhor no CrowdHuman. Todos os números vêm do anúncio da M87, rodados no próprio motor Photon, e não encontramos reprodução independente. Para ler documentos, um modelo de OCR dedicado continua sendo a opção mais segura.
A licença é a outra coisa a ler antes de construir. Embutir o Moondream num produto, inclusive num app SaaS, é permitido. Revender inferência aberta de Moondream, legendas ou perguntas visuais como API não é, nem de graça, sem um acordo comercial.
Onde ele se destaca
Um engenheiro de visão computacional numa rede de supermercados
Contar produtos e falhas em fotos de prateleiras de todas as lojas toda noite
Chame detect com o nome de cada produto pela Batch API, pela metade das tarifas de US$ 0,30 e US$ 1,00 por milhão, ou rode o Photon numa GPU. O 52,77 no SKU-110K contra 44,27 do Qwen3.5 9B é o motivo da escolha.
Uma líder de qualidade num fabricante de eletrônicos
Apontar componentes faltando em imagens de placas de circuito na linha de produção
Treine um LoRA e rode localmente sob a licença do Moondream, que permite produtos de domínio específico. Apontar em cerca de 145 ms de ponta a ponta na Cloudflare, segundo a M87, basta para checagens na linha.
Um analista de SIG num órgão de planejamento regional
Contar veículos e edifícios em imagens aéreas
Use detect em blocos de imagem; ele marca 59,63 no DOTA-v2 contra 50,36 do Qwen3.5 9B na tabela da M87. Confira as contagens numa amostra, já que o Qwen ainda lidera o CountBench.
Antes de decidir
- Configuração
- pip install moondream e depois md.vl(local=True) baixa os pesos e os executa com o Photon em GPUs NVIDIA Ampere ou mais novas ou em Apple Silicon. Não é preciso chave de API para o modelo base local.
- Integrações
- Cliente Python com caption, query, detect e point; Moondream Cloud e Cloudflare Workers AI (@cf/moondream/moondream3.1-9B-A2B) compartilham a mesma API; Triton para produção; Lens API para ajuste fino.
- Dados e privacidade
- Auto-hospedar mantém as imagens no seu hardware. A Moondream Model License permite uso comercial e ajuste fino, exige avisos de licença na redistribuição e proíbe inferência hospedada de uso geral sem licença comercial.
- Custo em escala
- Hospedado: US$ 0,30 por milhão de tokens de entrada e US$ 1,00 por milhão de tokens de saída, pela metade na Batch API. Auto-hospedado: uma H100 atendeu 34,2 requisições por segundo no benchmark da M87.
- Limites
- Só saída de texto, sem geração de imagem ou vídeo. Os benchmarks são próprios. A licença termina automaticamente em caso de violação, a menos que seja corrigida em 30 dias.
O que é bom
- 34,2 requisições por segundo numa H100, cerca de 7 vezes o modelo seguinte
- Lidera detecção em COCO, Dense200, SKU-110K e DOTA-v2 (dado próprio)
- As habilidades detect e point devolvem caixas e coordenadas estruturadas
- Preço de saída na nuvem reduzido para US$ 1,00 por milhão de tokens
O que não é
- A licença própria proíbe APIs hospedadas de uso geral
- Fica atrás do Qwen3.5 9B em DocVQA, LVIS e CountBench
- Benchmarks são da M87, no próprio motor
- Janela de contexto não publicada
Ideal para
Equipes de engenharia que precisam de detecção de vocabulário aberto, apontamento ou contagem em muitas imagens por segundo, nas próprias GPUs ou com uma API barata.
Alternativas ao Moondream 3.1 (9B-A2B)
Moondream 3.1 (9B-A2B): perguntas frequentes
- Moondream 3.1 (9B-A2B) vale a pena?
- Para encontrar e contar coisas em imagens em grande volume, o Moondream 3.1 é mais rápido e mais preciso que os modelos de visão genéricos que costumam ser a primeira escolha. Damos nota 4.2 de 5.
- Quanto custa Moondream 3.1 (9B-A2B)?
- Pesos gratuitos sob a Moondream Model License. Moondream Cloud e Cloudflare Workers AI cobram US$ 0,30 por milhão de tokens de entrada e US$ 1,00 por milhão de tokens de saída, com 50% de desconto pela Batch API.
- Quais são as desvantagens de Moondream 3.1 (9B-A2B)?
- A licença própria proíbe APIs hospedadas de uso geral; fica atrás do Qwen3.5 9B em DocVQA, LVIS e CountBench; benchmarks são da M87, no próprio motor; janela de contexto não publicada.
- Para quem Moondream 3.1 (9B-A2B) é indicado?
- Equipes de engenharia que precisam de detecção de vocabulário aberto, apontamento ou contagem em muitas imagens por segundo, nas próprias GPUs ou com uma API barata.
- Quanto custa Moondream 3.1 (9B-A2B) para uma equipe ou em produção?
- Hospedado: US$ 0,30 por milhão de tokens de entrada e US$ 1,00 por milhão de tokens de saída, pela metade na Batch API. Auto-hospedado: uma H100 atendeu 34,2 requisições por segundo no benchmark da M87.
- Moondream 3.1 (9B-A2B) é seguro para dados da empresa?
- Auto-hospedar mantém as imagens no seu hardware. A Moondream Model License permite uso comercial e ajuste fino, exige avisos de licença na redistribuição e proíbe inferência hospedada de uso geral sem licença comercial.
- Quais são as melhores alternativas ao Moondream 3.1 (9B-A2B)?
- As alternativas mais próximas que analisamos são SAM 3 (Segment Anything Model 3), LocateAnything-3B, Molmo2-8B e Qwen3.8-27B.
Respostas verificadas em 7 de nov. de 2026.
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