@oliviscusAI: 您现在可以用一个 17 亿参数的模型解析任何文档,它就是 dots-ocr。一个处理文本、表格等的系统。
摘要
本文介绍了 dots-ocr,这是一个拥有 17 亿参数的模型,能够在超过 100 种语言中解析文档中的文本、表格、公式和图像,而无需单独的 OCR 处理流程。
您现在可以用一个 17 亿参数的模型解析任何文档 🤯
它被称为 dots-ocr。一个处理文本、表格、公式、图像和 PDF 的系统,支持 100 多种语言。
无需单独的 OCR 流程。
无需特定任务的模型。 https://t.co/KTK8GrZ9hf
查看缓存全文
缓存时间: 2026/05/13 10:18
现在,你可以仅用一个拥有 17 亿参数的模型来解析任何文档 🤯
它被称为 dots-ocr。这是一个能够跨 100 多种语言处理文本、表格、公式、图像和 PDF 的统一系统。
无需单独的 OCR 流程。 无需针对特定任务的模型。 https://t.co/KTK8GrZ9hf
相似文章
@techNmak:1.7B 参数轻量 VLM,在 OmniDocBench 上碾压巨头的 OCR 新王者
仅 1.7B 参数的多语言文档解析器 dots.ocr,用轻量体积实现 SOTA,证明文档理解无需巨无霸模型。
Unlimited OCR: 一次性长程解析
百度发布Unlimited-OCR,这是一个基于Deepseek-OCR构建的开源模型,用于一次性长程文档解析,支持单张图片、多页文档和PDF。
dots.ocr:单个视觉语言模型中的多语言文档布局解析
本文介绍了 dots.ocr,一个统一的视觉语言模型,它联合学习布局检测、文本识别和关系理解,用于多语言文档布局解析。它在 OmniDocBench 上取得了最先进的结果,并引入了覆盖 126 种语言的 XDocParse 基准。
OvisOCR2:一款有前景的0.8B本地文档解析器
OvisOCR2是一款基于Qwen3.5-0.8B的新型0.8B端到端OCR模型,能够将整个文档页面直接转换为结构化Markdown,包括文本、表格、公式和阅读顺序。它在基准测试中取得了优异的成绩,并基于Apache 2.0协议发布,支持vLLM。
ATH-MaaS/OvisOCR2
OvisOCR2 是一个紧凑的0.8B端到端模型,用于页面级文档解析,在OmniDocBench和PureDocBench基准测试中达到了最先进的性能。