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! 🚀
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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Original title: Love seeing MiniCPM-OCR put to the test! 🔥
