面壁智能发布 MiniCPM-OCR 1.0 与校验模型 Jev
🎬 MiniCPM-OCR in action — running locally on iPhone Duo and iPad.
面壁智能发布 MiniCPM-OCR 1.0，这是一个 1B 规模的 OCR 模型，在 Real5-OmniDocBench 上取得 93.68、在 OCRBench v2 上取得 54.7。同时发布 2B 的决策模型 MiniCPM-OCR Jev，用于比对解析结果与原图并给出 0–1 正确性评分，在 JevOCRBench 上接近 Qwen3.5-397B-A17B。两个模型均开放权重，支持 llama.cpp、vLLM、SGLang、Ollama 部署，并提供开源微调代码。
推荐理由
AI 评分 60
面壁智能开源 1B 的 OCR 模型与 2B 的校验模型，并给出端侧本地运行与多种推理框架的部署方式。
主题
正文 · AI 翻译
🎬 MiniCPM-OCR 实测演示——在 iPhone Duo 和 iPad 上本地运行。 解析快速且准确。守护结果。一切尽在掌握。🙌
手写笔记、复杂公式、报纸、低质量扫描件——真实文档让 OCR 经受考验。
📄 MiniCPM-OCR 1.0——1B 规模下达到 SOTA 级 OCR 性能与速度。 它在 Real5-OmniDocBench 上取得 93.68，在 OCRBench v2 上取得 54.7，将精准的文档解析与高效推理相结合。
🛡️ MiniCPM-OCR Jev——一个用于校验 OCR 准确性的 2B 决策模型。 它在 JevOCRBench 上接近 Qwen3.5-397B-A17B，并可处理来自不同 OCR 解析器的输出。
看它将解析出的文本、公式和表格与原图进行比对，并给出 0–1 的正确性评分——帮助你挑选更优结果，并识别哪些内容需要人工复核。
🔓 开放权重。按你的方式部署。 可使用 llama.cpp、vLLM、SGLang 或 Ollama 运行。借助开源微调代码进行定制。
观看实测演示。👇
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