先了解这件事
2026年10月28日,面壁智能OpenBMB推出开源MiniCPM-OCR套件,包含1B的解析模型MiniCPM-OCR 1.0与2B的决策模型MiniCPM-OCR Jev。据面壁智能OpenBMB发布的信息,MiniCPM-OCR 1.0在Real5-OmniDocBench得分93.68、OCRBench v2得分54.7;Jev可跨模型校验文本、公式和表格,在JevOCRBench得分93.6,超过JEV-35B-A3B的90.1,接近Qwen3.5-397B-A17B的93.8。借助DSpark,其速度为PaddleOCR-VL-1.6的1.49倍、MinerU2.5 Pro的3.62倍,SDK并发优化后可达每分钟128页,并支持vLLM、SGLang、llama.cpp和Ollama部署。同日另一篇报道称,MiniCPM-OCR 1.0为1.3B参数模型,支持中英文文档,可处理扫描页、拍照文档、倾斜和弯曲页面,并支持表格、公式、PDF与关键信息抽取;Jev用于评估OCR结果可靠性,帮助识别需人工复核的输出。两个模型均已开放权重并提供多种部署方式。
AI 根据公开报道生成
最新动态 · 相关讨论
面壁智能 OpenBMB 参与了这场讨论事件进展
1 个已确认进展
- 来源：面壁智能 OpenBMB
报道与讨论时间线
按时间查看正式报道与传播讨论；两类内容的证据等级保持独立。
10月29日
10月28日
面壁智能 OpenBMB
面壁智能发布 MiniCPM-OCR 1.0 与校验模型 Jev
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。
面壁智能 OpenBMB
面壁智能 OpenBMB 推出 MiniCPM-OCR 模型家族，含解析与可靠性评估两个模型
面壁智能 OpenBMB 与 ModelBest 推出开源模型家族 MiniCPM-OCR，用于把文档转成结构化信息。其中 MiniCPM-OCR 1.0 是 1.3B 参数模型，支持中英文文档，可处理扫描页、拍照文档、倾斜和弯曲页面，并支持表格、公式、PDF 与关键信息抽取；另一模型 MiniCPM-OCR Jev 用于评估 OCR 结果的可靠性，帮助识别需要人工复核的输出。两个模型均已开放权重并提供多种部署方式。
面壁智能 OpenBMB
面壁智能开源 MiniCPM-OCR 套件，含 1B 解析模型与 2B 校验模型
面壁智能发布开源 MiniCPM-OCR 套件，包含 1B 的 MiniCPM-OCR 1.0 与 2B 的决策模型 MiniCPM-OCR Jev。MiniCPM-OCR 1.0 在 Real5-OmniDocBench 得分 93.68、OCRBench v2 得分 54.7；Jev 可跨模型校验文本、公式和表格，在 JevOCRBench 得分 93.6，超过 JEV-35B-A3B 的 90.1，接近 Qwen3.5-397B-A17B 的 93.8。借助 DSpark，其速度为 PaddleOCR-VL-1.6 的 1.49 倍、MinerU2.5 Pro 的 3.62 倍，SDK 并发优化后可达每分钟 128 页，并支持 vLLM、SGLang、llama.cpp 和 Ollama 部署。
本事件热度走势
- 当前
- 5
- 区间峰值
- 23 10月28日 11:00
- 近 24 小时变化
- —
移动指针或点击图表可查看每小时热度；键盘可用左右方向键切换。