SoMark 开源 1.3B 文档解析模型 OXR
SoMark 团队开源 1.3B 文档解析模型 OXR,支持表格、公式、化学式等 13 类文档元素解析并输出 Markdown 与 JSON。在 OmniDocBench 等三项基准测试中均位列第一,单卡解析 100 页测试文档平均用时约 101 秒,速度优于同场对比的 PaddleOCR-VL-1.6 和 MinerU2.5-Pro。
SoMark 团队开源 1.3B 文档解析模型 OXR,支持表格、公式、化学式等 13 类文档元素解析并输出 Markdown 与 JSON。在 OmniDocBench 等三项基准测试中均位列第一,单卡解析 100 页测试文档平均用时约 101 秒,速度优于同场对比的 PaddleOCR-VL-1.6 和 MinerU2.5-Pro。
Google 开源多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2,参数量为 740M,支持将文本、图像、视频、音频与代码转为向量。该模型在浏览器端通过 WebGPU 单次查询耗时约 20 至 70 毫秒,仅需约 191 MB 内存,纯文本任务另提供 270M 版本。模型权重已上线 Hugging Face 与 Kaggle,可配合小型开源模型在本地离线运行 RAG 应用。
Google DeepMind 正式推出开源轻量多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2,采用 Apache 2.0 协议且全模态总参数量为 740M。
推荐理由:模型将跨模态统一嵌入压缩至 740M 参数量级并支持动态截断维度,为端侧离线检索与轻量 RAG 提供了低内存落地方案。