Базовая модель Dolphin-v2 разработана ByteDance, а данный репозиторий prithivMLmods содержит её варианты в формате GGUF с разными уровнями квантования. Модель основана на Qwen2.5-VL-3B, насчитывает около 3 млрд параметров и использует vision encoder Native Resolution Vision Transformer (NaViT) вместе с авторегрессионным декодером.

Модель предназначена для OCR и структурированного понимания цифровых документов, PDF-файлов, отсканированных и сфотографированных страниц. Она распознаёт заголовки, абзацы, формулы с выводом в LaTeX, таблицы в HTML, код, списки, изображения и другие элементы, возвращая их с абсолютными координатами на странице. Двухэтапная архитектура сначала различает цифровые и фотографированные документы, а затем применяет параллельный поэлементный или целостный разбор. Поддерживаются английский и китайский языки; заявлены сценарии локального использования в медицине, юриспруденции и финансах.

К сильным сторонам относятся высокая точность анализа структуры и порядка чтения, распознавания формул и таблиц, устойчивость к искажениям, наклонам и перспективе, а также возможность локального запуска. Для вариантов модели указаны размеры от примерно 791 МБ до 12,3 ГБ; производительность исходной модели заявлена на уровне 0,1729 кадра в секунду на GPU с 8–12 ГБ VRAM, при этом она может превосходить универсальные VLM по скорости и точности. Конкретные характеристики зависят от выбранного GGUF-варианта: более сильное квантование уменьшает требования к памяти, но может снижать качество. Размер контекста и подробные требования к программному обеспечению не указаны. Лицензия — Apache 2.0.