Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 560 млн
Размер весов: 6,7 ГБ
Лицензия: MIT
Архитектура: deepseekocr · dense
Базовая модель: Unlimited-OCR
Библиотека: mlx
Опубликована: 23 июн 2026

Ссылки

Unlimited-OCR-bf16-mlx

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Производная модели emee-ai/Unlimited-OCR-bf16-mlx. Конвертированная для MLX мультимодальная модель Baidu для распознавания текста и разбора документов по изображениям.

31скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 июн 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

Карточка модели mikoy92/Unlimited-OCR-bf16-mlx на Hugging Face совпадает с карточкой emee-ai/Unlimited-OCR-bf16-mlx, поэтому описание составлено по ней.

Unlimited-OCR BF16 MLX — конвертированная для MLX версия модели Baidu Unlimited-OCR, опубликованная emee-ai. Она предназначена для распознавания текста и разбора документов по изображениям; пример в карточке показывает обработку изображения с запросом на разбор документа. Модель использует архитектуру DeepSeekOCR с компонентами SAM, CLIP-L и DeepSeekV2 OCR; объём параметров — 559,7 млн, контекст — до 32 768 токенов.

Репозиторий содержит веса в формате safetensors, размещённые в MLX-layout, и использует реализацию deepseekocr из mlx-vlm. Модель принимает изображение и текстовый запрос, выдаёт текст. В метаданных указан мультиязычный режим, но конкретные языки не перечислены. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

распознавание текста на изображениях документов
разбор содержимого длинных документов по сканам
извлечение текста из фотографий документов

Ограничения

В карточке приведён пример с ограничением генерации до 512 токенов; заявленный контекст модели составляет 32 768 токенов. Для запуска требуется среда MLX и библиотека mlx-vlm.

Для каких профессий подходит12

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 I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели III.8Корпоративные функцииДоговоры, юридическая работа и complianceAI помогает ускорять юридический анализ и compliance, не подменяя профессиональное заключение.25 задач1 953модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Unlimited-OCR BF16 MLX

MLX conversion of baidu/Unlimited-OCR.

from mlx_vlm import load
from mlx_vlm.generate import generate

model, processor = load("mikoy92/Unlimited-OCR-bf16-mlx")
result = generate(
    model,
    processor,
    "<image>\ndocument parsing.",
    image="your_image.jpg",
    max_tokens=512,
    temperature=0.0,
)
print(result.text)

CLI:

python -m mlx_vlm generate \
  --model mikoy92/Unlimited-OCR-bf16-mlx \
  --image your_image.jpg \
  --prompt "document parsing." \
  --temp 0

This repo stores MLX-layout weights in safetensors (format=mlx). It uses the existing deepseekocr MLX implementation because Unlimited-OCR shares that SAM + CLIP-L + DeepSeekV2 OCR architecture shape with different checkpoint dimensions.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры: DeepseekOCRForCausalLM
Ревизия весов: a8eb000