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OpenBMB 感谢 MiniCPM-OCR 实测对比

Love seeing MiniCPM-OCR put to the test! 🔥

摘要

很高兴看到 MiniCPM-OCR 接受实测!🔥 非常感谢 @wikiwayne 做了详尽、透明的对比,并分享了结果和注意事项。💙 期待你在 GX10 上跑完本地测试后的表现。这样的真实反馈正是我们持续改进的动力!🚀

摘要由模型根据原文撰写,以原文为准。

正文 · 原文

Love seeing MiniCPM-OCR put to the test! 🔥

Huge thanks to @wikiwayne for the thorough, transparent comparison and for sharing both the results and caveats. 💙

Excited to see how it performs on your GX10 once you run the local tests. Real-world feedback like this is what keeps us improving! 🚀

引用Guillermo Casaus@_guillecasaus
Acaban de lanzar un modelo OCR open-source de solo 1.300 millones de parámetros. Se llama MiniCPM-OCR 1.0 y viene acompañado de MiniCPM-OCR Jev, otro modelo que evalúa la fiabilidad de los resultados. Ambos desarrollados por OpenBMB y ModelBest. Entre ambos permiten: → Extraer texto, tablas y fórmulas de documentos → Procesar PDFs y páginas escaneadas o fotografiadas → Trabajar con documentos inclinados o curvados → Incluir una puntuación de confianza en los resultados para facilitar su revisión manual → Ejecutarse con vLLM, SGLang y Ollama MiniCPM-OCR 1.0 ha conseguido 93,68 puntos en Real5-OmniDocBench, según sus benchmarks oficiales. Pero lo más interesante es Jev. En lugar de corregir los errores automáticamente, evalúa la fiabilidad de los resultados extraídos e incluye una puntuación de confianza para facilitar su revisión. Además, MiniCPM-OCR 1.0 incorpora KIE (Key Information Extraction), una funcionalidad para extraer información clave de los documentos. Y sí, los pesos de ambos modelos son abiertos. 🔗 GitHub: https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-OCR 🤗 Hugging Face: https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-OCR-1.0 Más recursos y demo en el primer comentario 👇
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来源:OpenBMB · x.com

引用原文

OpenBMB. Love seeing MiniCPM-OCR put to the test! 🔥[EB/OL]. (2026-10-28)[访问日期]. https://x.com/OpenBMB/status/2115323459173806210.