Tencent Hunyuan merilis HyOCR-1.5, model ahli pertama di bidang model besar OCR end-to-end untuk pelatihan, inferensi, dan pembobotan model sumber terbuka...
Tencent Hunyuan merilis HyOCR-1.5, model ahli pertama di bidang model besar OCR end-to-end untuk
pelatihan, inferensi, dan pembobotan model sumber terbuka sepenuhnya. Hanya dengan parameter 1B, ini mencakup lebih dari 8 tugas yang berpusat pada teks. Memperkenalkan kerangka kerja decoding spekulatif DFlash, mencapai akselerasi 6,37× di bawah Transformers dan akselerasi 2,14× di bawah vLLM, dengan inferensi end-to-end mencapai 1,408 detik per halaman. Mendukung resolusi 4K dan jendela konteks 128K, dan memperluas OCR sumber daya rendah (331 bahasa), pengenalan skrip kuno, dan kemampuan Tanya Jawab multi-gambar melalui Agentic Data Flow. Pada OmniDocBench v1.6, ia menempati peringkat pertama dari ujung ke ujung dengan skor 94.74.
腾讯混元发布 HyOCR-1.5，这是端到端 OCR 大模型领域首个将训练、推理、模型权重完整开源的专家模型。
仅 1B 参数，覆盖 8 种以上 text-centric 任务。
引入 DFlash 投机解码框架，在 Transformers 下实现 6.37× 加速，vLLM 下 2.14× 加速，端到端推理达每页 1.408s。
支持 4K 分辨率与 128K 上下文窗口，通过 Agentic Data Flow 扩展低资源 OCR（331 种语言）、古文字识别与多图问答能力。
在 OmniDocBench v1.6 上以 94.74 分居端到端第一。
腾讯混元发布端到端 OCR 专家模型 HyOCR-1.5，并开放训练、推理与模型权重。模型参数量为 1B，覆盖 8 种以上文本中心任务，在 OmniDocBench v1.6 上以 94.74 分位居端到端第一。
HyOCR-1.5 支持 4K 分辨率和 128K 上下文窗口，并通过 Agentic Data Flow 扩展至低资源 OCR、古文字识别和多图问答。其中低资源 OCR 覆盖 331 种语言。
Aioga 判断，HyOCR-1.5 的关注点不仅是榜单成绩，还在于训练、推理和模型权重的完整开放。1B 参数与多项推理加速结果，也可能提升其在研究复现及实际部署评估中的吸引力。
值得关注的是，DFlash 投机解码框架在 Transformers 下实现 6.37 倍加速，在 vLLM 下实现 2.14 倍加速，端到端推理达到每页 1.408 秒，可能为 OCR 应用的性能评估提供新参照。 后续可重点核验开源训练与推理代码的完整度、不同硬件和文档类型下的速度表现，以及 331 种语言、古文字识别和多图问答在公开测试之外的稳定性与可复现性。
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Sumber: 公众号：腾讯混元
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