MiniCPM-OCR 1.0 发布：配套 Jev 模型给 OCR 结果打可信度分
OpenBMB 开源 1.3B 的 OCR 模型，另配 MiniCPM-OCR Jev 不自动纠错，而是评估每次抽取的可信度并给出置信分，方便人工复核。
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 👇
这条是引用着另一条写的：「MiniCPM-OCR 套件：1B 解析模型 + 2B Jev 校验模型」