Tencent Hunyuan, uçtan uca OCR büyük model alanında tamamen açık kaynak eğitim, çıkarım ve model ağırlıklandırma sunan ilk uzman model olan HyOCR-1.5'i piy...
Tencent Hunyuan, uçtan uca OCR büyük model alanında tamamen açık kaynak eğitim, çıkarım ve model
ağırlıklandırma sunan ilk uzman model olan HyOCR-1.5'i piyasaya sürdü. Sadece 1B parametreyle, 8'den fazla metin odaklı görevi kapsar. DFlash spekülatif kod çözme çerçevesini tanıttı; Transformers ile 6.37× hızlanma, vLLM'de ise 2.14× hızlanma elde etti ve uçtan uca çıkarım sayfa başına 1.408 saniyeye ulaştı. 4K çözünürlük ve 128K bağlam pencerelerini destekler, düşük kaynaklı OCR (331 dil), eski script tanıma ve çok görüntülü Soru-Cevap yeteneklerini Ajanic Data Flow ile genişletir. OmniDocBench v1.6'da uçtan uca 94.74 puanla birinci oldu.
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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