OpenBMB выпустила две OCR-модели: одна распознаёт документы, другая проверяет, насколько результату можно доверять.

MiniCPM-OCR 1.0 – модель на 1,3 млрд параметров для китайских и английских документов. Обрабатывает текст, таблицы, формулы, графики и печати, преобразуя PDF и изображения в Markdown или JSON.

По данным команды, она набирает 93,68 на Real5-OmniDocBench и 54,7 на OCRBench v2. Поддерживает сложные снимки: перекошенные и изогнутые страницы, фотографии и повторно снятые документы.

MiniCPM-OCR Jev – проверяющая модель на 2 млрд параметров. Получает изображение и результат OCR, затем выставляет оценку качества от 0 до 1 для отдельных областей. Помогает находить текст, формулы и таблицы, требующие ручной проверки.

Jev работает и с другими распознавателями. На JevOCRBench её AUROC составляет 93,6 против 93,8 у Qwen3.5-397B-A17B. Это показатель различения правильных и ошибочных результатов, а не процент безошибочно распознанных страниц.

С ускорением DSpark авторы сообщают о пропускной способности в 1,49 раза выше PaddleOCR-VL-1.6 и в 3,62 раза выше MinerU2.5 Pro в своих тестах.

Доступны vLLM, SGLang, llama.cpp и Ollama, квантованные версии, SDK и инструкции по дообучению.

https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-OCR