1.3B參數開源解析模型躍居三項基準首位

三項基準奪冠

該模型在OmniDocBench、olmOCR-Bench與DocParsingBench三項文檔解析基準測試中均位列第一，覆蓋文本、公式、圖表等多類型內容，實現端到端的理解與結構化輸出，測試範圍相當全面。

複雜內容解析

實際示例顯示，模型可把高等數學與古文手寫筆記一鍵轉為Markdown格式，亦能生成化學結構圖。對於手寫體、數學公式與圖形等複雜內容，模型的解析表現均較為穩定，覆蓋的場景相當廣泛。

解析速度表現

速度方面，在單張RTX PRO 6000上完成100頁端到端文檔解析，僅需約101秒。以1.3B的小參數量達到這一表現，令該模型在海外開發者群體中獲得不少關注，部署門檻亦相對較低。

文檔解析應用

文檔解析是把紙本或電子文檔轉為可檢索結構化數據的技術，廣泛用於書籍數字化、論文整理與資料歸檔等場景。該模型的表現顯示，輕量開源模型同樣可以在該領域達到頂尖水平，為相關應用提供新選擇。