Модель предназначена для анализа изображений документов и объединяет обнаружение структуры документа с распознаванием содержимого в одной модели. Она подходит для научных статей, книг, презентаций, финансовых отчётов, экзаменационных работ, журналов и газет.

Модель построена на компактной языковой основе объёмом 1,7 млрд параметров, связанной с Qwen2.5-VL, и поддерживает более 100 языков, включая английский и китайский. Она может выполнять полный разбор макета, обнаружение элементов, OCR и grounding OCR в зависимости от запроса. Результат выдаётся в структурированном JSON с ограничивающими рамками и категориями элементов, а текст оформляется в Markdown, формулы — в LaTeX, таблицы — в HTML. Доступны варианты GGUF с точностями от Q3_K до Q8_0, а также BF16 и F16; для работы с изображениями требуются отдельные файлы mmproj.

К сильным сторонам относятся единый подход к анализу макета и содержимого, высокие результаты на OmniDocBench для распознавания текста, таблиц и порядка чтения, а также качество распознавания формул, сопоставимое с гораздо более крупными моделями. Ограничения включают зависимость качества и требований к ресурсам от выбранного варианта квантизации, необходимость мультимодального проектора и отсутствие в README сведений о точном размере контекста и системных требованиях. Модель распространяется по лицензии MIT и поддерживает запуск через llama.cpp; также заявлена совместимость с Transformers и vLLM, для которого рекомендуется версия 0.9.1.