/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
ArmorOCR
Библиотека
transformers
Опубликована
24 авг 2026

ArmorOCR-GGUF

Изображение и текст → текст9 профессий

ArmorOCR-GGUF — GGUF-версия мультимодальной модели ArmorOCR, разработанной командой inclusionAI (Ant Group) на базе Qwen3-VL-8B-Instruct.

718скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены24 авг 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

Модель предназначена для распознавания текста на изображениях, включая adversarial OCR и degraded visual conditions, когда изображение содержит искажения или подвергается атакам. Она поддерживает grounded OCR и vision-language сценарии, выполняя инференс непосредственно по исходному изображению без обязательного кадрирования, увеличения, шумоподавления или внешних инструментов. Заявленный язык — английский.

ArmorOCR использует двухэтапный подход с observation-transferred self-distillation и формирует структурированный ответ: рассуждение помещается в теги <analyze></analyze>, а распознанный текст — в <answer></answer>. Публикация содержит варианты квантования от Q2_K до Q8_0, а также BF16 и F16; размеры основных файлов составляют примерно от 3,28 до 16,4 ГБ. Для обработки изображений предусмотрены отдельные multimodal-проекции mmproj в форматах BF16, F16 и Q8_0, что позволяет использовать модель через llama.cpp.

Сильной стороной модели является устойчивость к неблагоприятным визуальным условиям и возможность однопроходного распознавания исходного изображения. Ограничения включают ориентацию заявленного языка на английский, значительные требования к дисковому пространству и памяти для высокоточных вариантов, а также зависимость качества от выбранного уровня квантования и совместимости используемого inference-стека. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0; использование также регулируется лицензией и политикой допустимого использования базовой Qwen3-VL-8B-Instruct.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

ArmorOCR-GGUF

ArmorOCR is a two-stage framework for grounded adversarial OCR perception from Ant Group's inclusionAI, built on Qwen3-VL-8B-Instruct and introduced in the paper "ArmorOCR: Grounded Adversarial Visual Perception via Observation-Transferred Self-Distillation." Its key design goal is robustness to adversarial or degraded visual conditions while enabling single-pass inference directly on the original image, without requiring any inference-time visual transformations (such as cropping, upscaling, or denoising) or external tool assistance. The model follows a structured reasoning-then-answer output format, wrapping its analysis in <analyze></analyze> tags and the final recognized text in <answer></answer> tags, and is loaded via the standard Qwen3VLForConditionalGeneration class in Transformers. Training details, the accompanying AdvSpot adversarial OCR benchmark, and evaluation scripts are hosted separately on the project's GitHub repository, and the model is released under Apache License 2.0, with usage additionally subject to the base Qwen3-VL-8B-Instruct model's license and acceptable-use policy.

Model Files

File NameQuant TypeFile SizeFile Link
ArmorOCR.BF16.ggufBF1616.4 GBDownload
ArmorOCR.F16.ggufF1616.4 GBDownload
ArmorOCR.Q2_K.ggufQ2_K3.28 GBDownload
ArmorOCR.Q3_K_L.ggufQ3_K_L4.43 GBDownload
ArmorOCR.Q3_K_M.ggufQ3_K_M4.12 GBDownload
ArmorOCR.Q3_K_S.ggufQ3_K_S3.77 GBDownload
ArmorOCR.Q4_0.ggufQ4_04.77 GBDownload
ArmorOCR.Q4_K_M.ggufQ4_K_M5.03 GBDownload
ArmorOCR.Q4_K_S.ggufQ4_K_S4.8 GBDownload
ArmorOCR.Q5_0.ggufQ5_05.72 GBDownload
ArmorOCR.Q5_K_M.ggufQ5_K_M5.85 GBDownload
ArmorOCR.Q5_K_S.ggufQ5_K_S5.72 GBDownload
ArmorOCR.Q6_K.ggufQ6_K6.73 GBDownload
ArmorOCR.Q8_0.ggufQ8_08.71 GBDownload
ArmorOCR.mmproj-bf16.ggufmmproj-bf161.16 GBDownload
ArmorOCR.mmproj-f16.ggufmmproj-f161.16 GBDownload
ArmorOCR.mmproj-q8_0.ggufmmproj-q8_0752 MBDownload

llama.cpp

LLM inference in C/C++ — https://github.com/ggml-org/llama.cpp

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
ae3c4ce

0 моделей