/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2_5_vl · dense
Базовая модель
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final
Библиотека
transformers
Опубликована
10 ноя 2025

Gliese-OCR-7B-Post2.0-final-GGUF

Изображение и текст → текст14 профессий

Gliese-OCR-7B-Post2.0-final-GGUF — мультимодальная модель для распознавания и анализа документов, разработанная prithivMLmods.

2 139скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены12 ноя 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

Это финальная, оптимизированная версия серии Gliese-OCR, созданная на архитектуре Qwen2.5-VL и представленная в формате GGUF для использования с llama.cpp и совместимыми инструментами. Модель дообучалась на данных для визуализации документов и задач, связанных с OCR.

Модель предназначена для OCR, визуального анализа, извлечения и связывания информации, преобразования документов в структурированный вид и интеллектуальной обработки документов (IDP). Она рассчитана на работу со сканированными PDF, рукописными страницами, структурированными формами и аналитическими отчётами, а также может формировать результат в формате Markdown. В карточке указано, что поддерживается английский язык. Архитектура мультимодальная: модель обрабатывает текст и изображения; размер модели — 7B параметров.

Доступны варианты квантования GGUF с размерами примерно от 1,9 до 15,2 ГБ, включая F16, Q2–Q8 и IQ-квантизации, что позволяет выбирать баланс между требованиями к памяти и качеством. Сильными сторонами заявлены эффективность, точность и улучшенные возможности визуализации документов. Ограничения, включая фактическую точность на конкретных типах документов, максимальный контекст и требования к оборудованию, в README не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит14

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

Gliese-OCR-7B-Post2.0-final-GGUF

The Gliese-OCR-7B-Post2.0-final model is a refined and optimized version of Gliese-OCR-7B-Post1.0, built upon the Qwen2.5-VL architecture. It represents the final iteration in the Gliese-OCR series, offering enhanced efficiency, precision, and visualization capabilities for document OCR, visual analysis, and information extraction. Fine-tuned with extended document visualization data and OCR-focused objectives, this model delivers superior accuracy across a wide range of document types, including scanned PDFs, handwritten pages, structured forms, and analytical reports

Model Files

File NameQuant TypeFile Size
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.f16.ggufF1615.2 GB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.Q2_K.ggufQ2_K3.02 GB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.Q3_K_L.ggufQ3_K_L4.09 GB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.Q3_K_M.ggufQ3_K_M3.81 GB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.Q3_K_S.ggufQ3_K_S3.49 GB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.Q4_K_M.ggufQ4_K_M4.68 GB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.Q4_K_S.ggufQ4_K_S4.46 GB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.Q5_K_M.ggufQ5_K_M5.44 GB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.Q5_K_S.ggufQ5_K_S5.32 GB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.Q6_K.ggufQ6_K6.25 GB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.Q8_0.ggufQ8_08.1 GB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.IQ4_XS.ggufIQ4_XS4.25 GB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.i1-IQ1_M.ggufi1-IQ1_M2.04 GB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.i1-IQ1_S.ggufi1-IQ1_S1.9 GB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.i1-IQ2_M.ggufi1-IQ2_M2.78 GB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.i1-IQ2_S.ggufi1-IQ2_S2.6 GB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.i1-IQ2_XS.ggufi1-IQ2_XS2.47 GB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.i1-IQ2_XXS.ggufi1-IQ2_XXS2.27 GB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.i1-IQ3_M.ggufi1-IQ3_M3.57 GB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.i1-IQ3_S.ggufi1-IQ3_S3.5 GB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.i1-IQ3_XS.ggufi1-IQ3_XS3.35 GB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.i1-IQ3_XXS.ggufi1-IQ3_XXS3.11 GB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.i1-IQ4_NL.ggufi1-IQ4_NL4.44 GB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.i1-IQ4_XS.ggufi1-IQ4_XS4.22 GB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.i1-Q2_K.ggufi1-Q2_K3.02 GB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.i1-Q2_K_S.ggufi1-Q2_K_S2.83 GB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.i1-Q3_K_L.ggufi1-Q3_K_L4.09 GB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.i1-Q3_K_M.ggufi1-Q3_K_M3.81 GB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.i1-Q3_K_S.ggufi1-Q3_K_S3.49 GB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.i1-Q4_0.ggufi1-Q4_04.44 GB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.i1-Q4_1.ggufi1-Q4_14.87 GB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.i1-Q4_K_M.ggufi1-Q4_K_M4.68 GB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.i1-Q4_K_S.ggufi1-Q4_K_S4.46 GB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.i1-Q5_K_M.ggufi1-Q5_K_M5.44 GB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.i1-Q5_K_S.ggufi1-Q5_K_S5.32 GB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.i1-Q6_K.ggufi1-Q6_K6.25 GB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.imatrix.ggufimatrix4.56 MB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.mmproj-Q8_0.ggufmmproj-Q8_0856 MB
Gliese-OCR-7B-Post2.0-final.mmproj-f16.ggufmmproj-f161.35 GB

Quants Usage

(sorted by size, not necessarily quality. IQ-quants are often preferable over similar sized non-IQ quants)

Here is a handy graph by ikawrakow comparing some lower-quality quant types (lower is better):

image.png

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
8e0cfe7

0 моделей