SoMark开源1.3B文档解析模型OXR
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SoMark开源1.3B文档解析模型OXR
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AI 综述
SoMark团队开源了1.3B参数量的文档解析模型OXR，该模型登顶了OmniDocBench、olmOCR-Bench和DocParsingBench三项全球评测榜单，支持本地部署并提供免费API接入。 Rohan Paul与量子位称，OXR采用递归自我改进后训练范式，将解析失败纳入训练流程，并实现了版面分析与内容识别的分离架构；它能将PDF和文档图片转化为支持Agent的Markdown或JSON格式，吞吐量达到GLM-OCR的3.05倍。
AI 根据报道生成 · 55 分钟前更新
最新进展10月30日 13:52
国产开源 1.3B 文档解析模型 OXR 发布并登顶三榜事件进展
2 个进展
- 10月30日 13:52 · 1 篇报道SoMark开源1.3B文档解析模型OXR量子位：国产开源 1.3B 文档解析模型 OXR 发布并登顶三榜
- 10月21日 03:39 · 1 篇报道OXR文档解析器将解析失败纳入训练流程Rohan Paul：SoMark 开源 1.3B 文档解析模型 OXR，登顶 olmOCR-Bench 等三榜
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月30日
- 量子位精选国产开源 1.3B 文档解析模型 OXR 发布并登顶三榜
开源文档解析模型 OXR 宣布发布并登顶 OmniDocBench、olmOCR-Bench 和 DocParsingBench 三项全球评测榜单。该模型参数量为 1.3B，采用面向文档解析的递归自我改进（RSI）后训练范式，实现了版面分析与内容识别的分离架构，支持本地部署并提供免费 API 接入。
10月21日
- Rohan PaulSoMark 开源 1.3B 文档解析模型 OXR，登顶 olmOCR-Bench 等三榜
SoMark 开源了 1.3B 参数量的文档解析模型 OXR，该模型在后训练中引入了递归自我 improvement 机制，登顶 olmOCR-Bench、OmniDocBench 和 DocParsingBench 三个基准榜单。OXR 能将 PDF 和文档图片转化为支持 Agent 的 Markdown 或 JSON 格式，其吞吐量达到了 GLM-OCR 的 3.05 倍。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。