Характеристики

Контекст: 16 384 токена
Параметры: 494 млн
Размер весов: 988 МБ
Лицензия: AGPL 3.0
Архитектура: qwen2_vl · dense
Базовая модель: MinerU2.5-2509-1.2B
Библиотека: transformers
Опубликована: 29 сен 2025

Ссылки

Hugging Face

MinerU2.5-2509-1.2B-mlx-fp16

moonstruxx

Изображение и текст → текст11 профессий

Конверсия модели MinerU2.5 в формат MLX для извлечения текста, структуры, таблиц и формул из изображений документов.

196скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены29 сен 2025

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

moonstruxx/MinerU2.5-2509-1.2B-mlx-fp16 — преобразованная в формат MLX модель на основе MinerU2.5-2509-1.2B от OpenDataLab. Это компактная зрительно-языковая модель семейства Qwen2-VL для извлечения текста и структуры из изображений документов, включая таблицы и формулы. Она принимает изображения с текстовыми запросами и формирует текстовый ответ; контекст составляет 16 384 токена, число параметров в метаданных указано как 494 млн. В README указано преобразование с помощью mlx-lm 0.26.4, а веса представлены в fp16.

Модель подходит для распознавания и структурированного разбора документов. В карточке заявлены китайский и английский языки. Репозиторий распространяется по лицензии AGPL-3.0. Поскольку это конверсия базовой модели, её возможности и ограничения зависят от исходной MinerU2.5; README не приводит отдельных результатов оценки качества.

Сценарии применения

извлечение текста из сканов и фотографий документов
распознавание и разбор таблиц в документах
извлечение формул из изображений
структурирование содержимого страниц документов
ответы на вопросы о содержимом изображения документа

Ограничения

Карточка не приводит отдельных оценок качества для этой конверсии; результат зависит от возможностей исходной модели и качества изображения. Лицензия AGPL-3.0 может накладывать условия на распространение и использование производных решений.

Для каких профессий подходит11

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель I.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделей II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

moonstruxx/MinerU2.5-2509-1.2B-mlx-fp16

The Model moonstruxx/MinerU2.5-2509-1.2B-mlx-fp16 was converted to MLX format from opendatalab/MinerU2.5-2509-1.2B using mlx-lm version 0.26.4.

Use with mlx

pip install mlx-lm

from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("moonstruxx/MinerU2.5-2509-1.2B-mlx-fp16")

prompt="hello"

if hasattr(tokenizer, "apply_chat_template") and tokenizer.chat_template is not None:
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True
    )

response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, verbose=True)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры: Qwen2VLForConditionalGeneration
Ревизия весов: 8b4a8a1