Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Базовая модель: OvisOCR2
Библиотека: transformers
Опубликована: 30 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

OvisOCR2-ASHQ1-Remix-GGUF

Soulfate24

Изображение и текст → текст11 профессий

GGUF-квантизация OvisOCR2 для извлечения текста и структуры документов с изображений в Markdown.

1 626скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Soulfate24/OvisOCR2-ASHQ1-Remix-GGUF — GGUF-квантованная версия модели OvisOCR2, созданная на основе ATH-MaaS/OvisOCR2. Она предназначена для извлечения текста и структуры документов со страниц изображений, включая таблицы и формулы, с выдачей результата в Markdown. Модель поддерживает диалоговый режим и обработку изображений; в метаданных для неё указан pipeline image-text-to-text.

Репозиторий содержит GGUF-квантизацию с подходом ASHQ1-Remix, описанным автором как activation-aware. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о размере модели и длине контекста в предоставленных источниках нет.

Сценарии применения

распознавание текста на сканах и фотографиях документов
преобразование страниц документов в Markdown
извлечение таблиц из изображений документов
извлечение формул со страниц документов
ответы на вопросы о содержимом изображения документа

Ограничения

Качество квантованной версии может отличаться от исходной модели. Сведения о поддерживаемых естественных языках, размере модели и длине контекста в предоставленных источниках отсутствуют.

Для каких профессий подходит11

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделей I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель III.8Корпоративные функцииДоговоры, юридическая работа и complianceAI помогает ускорять юридический анализ и compliance, не подменяя профессиональное заключение.25 задач1 953модели I.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

OvisOCR2 - ASHQ1-Remix

This is a GGUF quantized version of the original model.

📈 Release Benchmarks (wiki.test.raw, symmetric FA-auto reference)

Model	Size	PPL	KLD	RMS Δp	top-p	Speed
Q8_0 (stock)	774 MiB	28.7134	0.0009	0.61%	98.3%	3413 t/s
Fidelity-48pc	704 MiB	28.7754	0.0019	0.96%	97.3%	2560 t/s
Precision-42pc 🥈	670 MiB	28.8111	0.0023	1.04%	97.2%	3200 t/s
Q6_K-imx (stock)	601 MiB	28.8894	0.0033	1.25%	96.5%	3413 t/s
Quality-36pc ⭐	556 MiB	29.0026	0.0077	1.93%	94.7%	3200 t/s
Q5_K_M-imx (stock)	551 MiB	29.0602	0.0088	2.02%	94.2%	3200 t/s
IQ4_XS-imx (stock)	481 MiB	30.5363	0.0305	3.94%	90.2%	3413 t/s
Nano-27pc	457 MiB	30.5109	0.0598	5.82%	87.2%	3200 t/s
Pico-24pc	442 MiB	31.9258	0.0699	6.16%	85.6%	3200 t/s
IQ3_M-imx (stock)	433 MiB	32.0551	0.0895	7.35%	84.2%	3200 t/s

ℹ️ About ASHQ1-Remix Suite

Activation-aware GGUF quantization whose every ratio, floor, and cap traces to a measured experiment. Plain-BF16-native first; AutoRound lineage supported with explicit saturation bounds. Full seven-tier ladder validated across six model families.

🔗 Link: https://huggingface.co/Soulfate24/AutoRound-ASHQ1-Remix_Double-Quantization_Suite

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

GGUF-веса поддерживаются только для текстовых LLM (llama.cpp).

Ревизия весов: 0c2dd0f