Chandra OCR 2 от Datalab распознаёт текст и структуру документов на изображениях и PDF и выдаёт результат в Markdown, HTML или JSON.
Подходит для: извлечение текста и разметки из отсканированных PDF · преобразование таблиц и математических выражений в структурированный формат · распознавание рукописных заметок и заполненных форм
Chitrarth — мультиязычная визуально-языковая модель для ответов на вопросы об изображениях и других задач понимания изображений на индийских языках и английском.
Подходит для: ответы на вопросы по содержимому изображений на хинди · описание и интерпретация изображений на индийских языках · визуальный диалог на бенгальском и английском
MarkOne — англоязычная DeBERTa-v2 для zero-shot классификации запросов и маршрутизации намерений по динамически задаваемым категориям.
Подходит для: маршрутизация запросов к созданию документов Word, Excel и PowerPoint · классификация вопросов по PDF и RAG-запросов · фильтрация обычного общения и запросов вне области применения
Chandra — OCR-модель Datalab на базе Qwen3-VL для извлечения текста и структуры из изображений и PDF с выдачей в Markdown, HTML или JSON.
Подходит для: извлечение текста из сканов и изображений · преобразование PDF в Markdown, HTML или JSON · распознавание рукописного текста в формах
Конвертированная версия Chandra OCR 2 для MLX распознаёт текст и структуру документов на изображениях и в PDF.
Подходит для: извлечение текста из сканов документов · преобразование PDF в структурированный текст · распознавание таблиц и элементов макета документа
Дообученный ViT-Base классифицирует изображения шахматных фигур.
Подходит для: распознавание типа шахматной фигуры на изображении · автоматическая классификация изображений шахматных фигур · сортировка фотографий шахматных фигур по классам
Конверсия Chandra OCR 2 в BF16 GGUF для распознавания текста и структуры документов через llama.cpp.
Подходит для: распознавание печатного текста на изображениях документов · извлечение текста и структуры из PDF · разбор финансовых таблиц из документов
Дообученный Vision Transformer классифицирует изображения по классам своего обучающего набора.
Подходит для: классификация изображений по классам обучающего набора · автоматическая категоризация изображений
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Модель Datalab для извлечения текста и структуры из изображений и PDF с выдачей результатов в Markdown, HTML или JSON.
Подходит для: распознавание текста в сканах и изображениях · преобразование PDF-документов в Markdown или HTML · извлечение таблиц и математических формул из документов
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact