/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral3 · dense
Базовая модель
LightOnOCR-2-1B
Библиотека
transformers
Опубликована
11 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

LightOnOCR-2-1B-viv2-vllm

xbikevn
Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Дообученная версия LightOnOCR-2-1B для распознавания текста и структуры документов по изображениям и страницам PDF.

152скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 окт 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

LightOnOCR-2-1B-viv2 — дообученная модель на основе lightonai/LightOnOCR-2-1B, опубликованная пользователем xbikevn. Она предназначена для распознавания текста и структуры документов на изображениях и страницах PDF; в карточке Hugging Face задача указана как text-generation, а каталог описывает базовую модель как мультиязычную vision-language модель. Модель использует плотную архитектуру семейства Mistral 3 и доступна в формате safetensors через Transformers.

В метаданных нет сведений о размере контекста, языках этой версии, обучающем наборе или оценке качества. Указана лицензия Apache-2.0. README не описывает отличия дообучения viv2 от базовой модели и не приводит ограничений или результатов оценки.

Сценарии применения

  • извлечение текста из сканов документов
  • распознавание текста на страницах PDF
  • извлечение структуры документа из изображения

Ограничения

README не содержит результатов оценки, описания обучающих данных или сведений об отличиях этой версии от базовой; качество для конкретных языков и типов документов не подтверждено.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельI.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделейI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022моделиIII.8Корпоративные функцииДоговоры, юридическая работа и complianceAI помогает ускорять юридический анализ и compliance, не подменяя профессиональное заключение.25 задач1 953модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

LightOnOCR-2-1B-viv2

This model is a fine-tuned version of lightonai/LightOnOCR-2-1B on an unknown dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 6e-05
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 6
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 16
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 10
  • num_epochs: 1

Training results

Framework versions

  • Transformers 5.0.0
  • Pytorch 2.11.0+cu128
  • Datasets 5.0.1
  • Tokenizers 0.22.2

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LightOnOCRForConditionalGeneration
Ревизия весов
6db603d

0 моделей

    Создать бенчмарк