Модель принимает произвольную JSON Schema и возвращает соответствующий JSON-объект с использованием декодирования, ограниченного схемой, что обеспечивает валидный и типизированный результат. Она поддерживает обработку многостраничных документов за один проход, включая значения, распределённые по нескольким страницам, а также локальный inference через Hugging Face и удалённый inference через vLLM. Указан английский язык; поддержка других языков не заявлена.

Модель предназначена для автоматизированного извлечения полей, списков и других структурированных сведений из документов и изображений, включая сценарии с отвлекающими похожими данными и межстраничными значениями. На тесте из 225 документов объёмом от 6 до 64 страниц она показала точность на уровне полей 90,2% и точность целого документа 20,9% при медианной задержке 9,5 секунды, превзойдя Qwen3.5-9B и NuExtract3 сопоставимого размера, но уступив более крупным размещённым в облаке системам. Доступны варианты квантования от Q2_K до Q8_0, а также BF16 и F16; размеры файлов варьируются примерно от 3,91 до 18,4 ГБ, для multimodal-обработки требуются отдельные mmproj-файлы.

Код распространяется по Apache 2.0, а веса — по модифицированной лицензии OpenRAIL-M. Согласно описанию, веса бесплатны для исследований, личного использования и стартапов с финансированием или выручкой менее 5 миллионов долларов. Ограничениями являются зависимость качества от выбранной JSON Schema и конфигурации квантования, высокая требовательность к ресурсам для полноразмерных вариантов, а также сравнительно низкая точность полного документа по приведённому benchmark.