/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
chandra-ocr-2
Библиотека
transformers
Опубликована
18 мар 2026

chandra-ocr-2-GGUF

Изображение и текст → текст15 профессий

Chandra-OCR-2-GGUF — набор квантованных файлов модели Chandra-OCR-2, разработанной Datalab и опубликованной пользователем prithivMLmods.

11 559скачиваний за 30 дней42лайкавеса обновлены15 мая 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

Это мультимодальная модель для распознавания изображений и PDF-документов с преобразованием содержимого в структурированный Markdown, HTML или JSON при сохранении информации о расположении элементов. Она предназначена для обработки финансовой и научной документации, исторических сканов, многоязычных форм и других сложных документов в автоматизированных AI-конвейерах.

Модель поддерживает более 90 языков и рассчитана на работу с текстом, таблицами, математическими формулами, рукописным текстом, элементами форм, включая флажки, широкими макетами документов, изображениями и диаграммами. Заявлены улучшения по сравнению с Chandra 1 в разборе формул, реконструкции сложных таблиц с объединёнными ячейками, распознавании рукописного текста, извлечении диаграмм и создании описаний изображений. В README указаны результаты 85,9% на бенчмарке olmocr и 77,8% по многоязычной оценке, однако архитектура, число параметров и размер контекста не приведены.

Репозиторий содержит варианты GGUF от BF16 и F16 до квантований Q2_K–Q8_0 размером примерно от 2,12 до 9,7 ГБ, а также отдельные мультимодальные проекторы. Это позволяет выбирать компромисс между размером файлов, требованиями к ресурсам и качеством, но README не содержит подробных сравнений качества квантованных вариантов или требований к оборудованию. Модель доступна для локального запуска через HuggingFace Transformers и vLLM, а также через размещённые сервисы и playground. Лицензия обозначена как other, без уточнения условий и ограничений использования.

Для каких профессий подходит15

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

chandra-ocr-2-GGUF

Chandra-OCR-2 from Datalab is a state-of-the-art OCR model that outputs structured markdown, HTML, or JSON while preserving precise layout information from images and PDFs across 90+ languages. It achieves SOTA benchmarks with 85.9% on olmocr and 77.8% multilingual score (+12% over Chandra 1), delivering major gains in math equation parsing, complex table reconstruction (including merged cells), handwriting recognition, form elements like checkboxes, and wide-document layouts alongside vastly improved image captioning and diagram extraction. Available via free playground, hosted API for production speed/accuracy, or local deployment through HuggingFace Transformers/vLLM, it excels at transforming challenging real-world documents—financial filings, research papers, historical scans, multilingual forms—into semantically rich structured data for downstream AI pipelines and automation workflows.

Model Files

File NameQuant TypeFile SizeFile Link
chandra-ocr-2.BF16.ggufBF169.7 GBDownload
chandra-ocr-2.F16.ggufF169.7 GBDownload
chandra-ocr-2.Q2_K.ggufQ2_K2.12 GBDownload
chandra-ocr-2.Q3_K_L.ggufQ3_K_L2.69 GBDownload
chandra-ocr-2.Q3_K_M.ggufQ3_K_M2.54 GBDownload
chandra-ocr-2.Q3_K_S.ggufQ3_K_S2.34 GBDownload
chandra-ocr-2.Q4_0.ggufQ4_02.9 GBDownload
chandra-ocr-2.Q4_K_M.ggufQ4_K_M3.07 GBDownload
chandra-ocr-2.Q4_K_S.ggufQ4_K_S2.92 GBDownload
chandra-ocr-2.Q5_0.ggufQ5_03.43 GBDownload
chandra-ocr-2.Q5_K_M.ggufQ5_K_M3.51 GBDownload
chandra-ocr-2.Q5_K_S.ggufQ5_K_S3.43 GBDownload
chandra-ocr-2.Q6_K.ggufQ6_K3.99 GBDownload
chandra-ocr-2.Q8_0.ggufQ8_05.16 GBDownload
chandra-ocr-2.mmproj-bf16.ggufmmproj-bf16676 MBDownload
chandra-ocr-2.mmproj-f16.ggufmmproj-f16676 MBDownload
chandra-ocr-2.mmproj-q8_0.ggufmmproj-q8_0367 MBDownload

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
85cc7b7

0 моделей