Модель предназначена для распознавания текста и анализа документов по изображениям, включая сценарии document intelligence и OCR. Она использует архитектуру InternVL Chat с языковой основой Qwen3 примерно на 4,7 млрд параметров и поддерживает мультиязычные задачи image-text-to-text. Квантизация выполнена Reza2kn с использованием llama.cpp.

Доступны варианты от F16 размером около 9,4 ГБ до Q2_K размером около 1,7 ГБ. Версии различаются компромиссом между размером, скоростью и качеством: F16 сохраняет точность в формате half precision, Q8_0 близка к исходному качеству, а Q4_K_M указана как рекомендуемая и занимает около 2,8 ГБ. Для работы в llama.cpp требуются файл модели и соответствующий multimodal projector; модель принимает изображения документов и текстовые запросы. В README приведены результаты исходной модели на OmniDocBench и OCRBench, но подробные сведения о поддерживаемых языках, длине контекста и ограничениях распознавания не указаны. Распространение заявлено по лицензии Apache License 2.0 с сохранением уведомлений и условий сторонних компонентов.