MiniCPM-OCR

首个集高效准确解析与可靠质量判定于一体的完整 OCR 解决方案。

MiniCPM-OCR 1.0

MiniCPM-OCR 1.0 (1.3B) 是 MiniCPM-V/o 家族首个 OCR 专用模型,面向以文字为中心的文档理解,覆盖文本、表格、公式、图表与印章识别和结构化信息抽取。

  • 🏆 SOTA 的文档解析能力:MiniCPM-OCR 1.0 在真实场景文档解析评测 Real5-OmniDocBench 上取得 93.68 的 SOTA 成绩,并在 OmniDocBench v1.6、Wild-OmniDocBench 和 olmOCR-Bench 等评测中展现领先的解析能力。模型支持中英双语文档与 PDF 解析,兼顾标准文档和复杂采集条件,在扫描、弯曲、拍照、倾斜及翻拍等场景下保持稳定表现。

  • ⚡ 高效推理。 基于 DSpark 解码加速(DSpark-BF16、DSpark-GGUF),MiniCPM-OCR 1.0 的端到端处理效率提升 55%。其处理吞吐量约为 PaddleOCR-VL-1.6 的 1.49 倍、MinerU2.5 Pro 的 3.62 倍,降低大规模文档解析的时间开销。

MiniCPM-OCR Jev

MiniCPM-OCR Jev 是面向文本、公式和表格的 OCR 质量判别决策模型。输入图像及对应的 OCR 结果,即可获得 0–1 的质量评分,用于筛选可靠结果、定位待复核内容。

官方介绍

余天予
余天予
清华大学博士生

高效多模态大模型、可信多模态对齐与 LLM/MLLM 后训练。