Простой, гибкий и мощный фреймворк от LMMs-Lab для обучения моделей, которые понимают текст, изображения, аудио и видео, всё в одном месте.
Что внутри:
• Поддержка 19+ архитектур, включая:
• Qwen3-VL - обработка изображений в native-разрешении, контекст до 10 000+ токенов
• Qwen2.5-Omni - единая модель для текста, изображений и аудио
• WanVideo - генерация видео из текста/изображений (T2V, I2V, V2V)
• dLLM - диффузионные языковые модели
• LLaVA-OneVision, Bagel, SiT, RAE-SigLip и другие
📜 Лицензия: Apache 2.0 (можно использовать даже в коммерческих проектах)
🔗 GitHub: https://github.com/EvolvingLMMs-Lab/lmms-engine
@ai_machinelearning_big_data
#llm #opensource
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍59❤30🔥8🤗2🥰1
Вместо жёстко обученного классификатора модель принимает на вход вашу собственную политику безопасности и рассуждает, соответствует ли сообщение этой политике.
Результат - не просто «безопасно/небезопасно», а цепочка рассуждений, которую вы можете проверить и улучшить.
Модели вышли в двух размерах: 120B и 20B.
• gpt-oss-safeguard-120B
• gpt-oss-safeguard-20B
💡 Зачем нужны:
•Политики можно менять без переобучения модели
• Подходит для нишевых или быстро меняющихся рисков (например, читерство в играх или фейковые отзывы)
• Не требует тысяч размеченных примеров
• Идеален, когда важна объяснимость, а не минимальная задержка
Обе доступны под лицензией Apache 2.0 - их можно свободно использовать, модифицировать и разворачивать.
🔗 Официальный анонс
🤗 Hugging Face
@ai_machinelearning_big_data
#openai #chatgpt #opensource
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥167👍124😁93👏23🤔20🎉16❤13🤩9🗿4🙏2💯2
⭐ VibeThinker-1.5B - миниатюрная модель, которая показывает SOTA-результаты в задачах рассуждения.
🚀 Производительность: одна из лучших на AIME24/25 и HMMT25 - превосходит DeepSeek R1-0120 по математическим задачам и опережает модели такого же размера в соревновательном программировании.
⚡ Эффективность: всего 1.5B параметров. то есть в 100–600 раз меньше, чем гиганты вроде Kimi K2 и DeepSeek R1.
💰 Стоимость: полный пост-тренинг обошёлся всего в $7.8K, примерно в 30–60 раз дешевле, чем у DeepSeek R1 или MiniMax-M1.
Модель основана на Spectrum-to-Signal Principle (SSP) и MGPO-фреймворке, оптимизирующих процесс рассуждения.
📦 Model: https://huggingface.co/WeiboAI/VibeThinker-1.5B
💻 GitHub: https://github.com/WeiboAI/VibeThinker
📄 Arxiv: https://arxiv.org/abs/2511.06221
@ai_machinelearning_big_data
#AI #LLM #Reasoning #OpenSource #SmallModel
🚀 Производительность: одна из лучших на AIME24/25 и HMMT25 - превосходит DeepSeek R1-0120 по математическим задачам и опережает модели такого же размера в соревновательном программировании.
⚡ Эффективность: всего 1.5B параметров. то есть в 100–600 раз меньше, чем гиганты вроде Kimi K2 и DeepSeek R1.
💰 Стоимость: полный пост-тренинг обошёлся всего в $7.8K, примерно в 30–60 раз дешевле, чем у DeepSeek R1 или MiniMax-M1.
Модель основана на Spectrum-to-Signal Principle (SSP) и MGPO-фреймворке, оптимизирующих процесс рассуждения.
📦 Model: https://huggingface.co/WeiboAI/VibeThinker-1.5B
💻 GitHub: https://github.com/WeiboAI/VibeThinker
📄 Arxiv: https://arxiv.org/abs/2511.06221
@ai_machinelearning_big_data
#AI #LLM #Reasoning #OpenSource #SmallModel
❤53👍26🔥11😁6🤔3🗿2
⚡ Heretic - инструмент, который автоматически снимает цензуру (alignment) с языковых моделей
Он позволяет «расцепить» модель - убрать отказные фильтры и повысить готовность отвечать на запросы, не изменяя веса исходной модели напрямую.
Что делает Heretic:
- работает как «чёрный ящик»: получает ответы модели через API, не имея доступа к весам
- использует готовые примеры «безопасных» и «опасных» запросов
- обучает дискриминатор, который отличает ответы модели до и после модификации
- подбирает параметры так, чтобы модель давала меньше отказов, но сохраняла адекватность
- после завершения процесс можно сохранить финальную модель или протестировать её в чат-режиме
Зачем это нужно:
- позволяет локальным моделям отвечать шире, чем обычно позволяет их встроенный alignment
- минимизирует потерю качества — сделано так, чтобы модель не «тупела» и не отклонялась слишком сильно
- подходит для исследований поведения моделей и экспериментов с ограничениями
Важные моменты:
- инструмент мощный и может использоваться по-разному
- юридические и этические вопросы остаются на стороне пользователя
- автор подчёркивает: это не средство повышения точности модели, а именно инструмент снятия ограничений
https://github.com/p-e-w/heretic
@ai_machinelearning_big_data
#llm #opensource #ml
Он позволяет «расцепить» модель - убрать отказные фильтры и повысить готовность отвечать на запросы, не изменяя веса исходной модели напрямую.
Что делает Heretic:
- работает как «чёрный ящик»: получает ответы модели через API, не имея доступа к весам
- использует готовые примеры «безопасных» и «опасных» запросов
- обучает дискриминатор, который отличает ответы модели до и после модификации
- подбирает параметры так, чтобы модель давала меньше отказов, но сохраняла адекватность
- после завершения процесс можно сохранить финальную модель или протестировать её в чат-режиме
Зачем это нужно:
- позволяет локальным моделям отвечать шире, чем обычно позволяет их встроенный alignment
- минимизирует потерю качества — сделано так, чтобы модель не «тупела» и не отклонялась слишком сильно
- подходит для исследований поведения моделей и экспериментов с ограничениями
Важные моменты:
- инструмент мощный и может использоваться по-разному
- юридические и этические вопросы остаются на стороне пользователя
- автор подчёркивает: это не средство повышения точности модели, а именно инструмент снятия ограничений
https://github.com/p-e-w/heretic
@ai_machinelearning_big_data
#llm #opensource #ml
❤94🔥51👍11🥰10🤗5✍4🦄1
💡 DeepSeek выложили новый open-source проект — LPLB.
Это экспериментальный балансировщик нагрузки для моделей Mixture-of-Experts (MoE).
В репозитории описано, как система:
• динамически перераспределяет экспертов, опираясь на статистику нагрузки;
• создаёт реплики с учётом топологии кластера;
• решает оптимальное распределение токенов по экспертам через LP-решатель, работающий прямо на GPU (cuSolverDx + cuBLASDx);
• использует метрики загрузки, полученные вручную, через torch.distributed или через буферы Deep-EP.
Гайд показывает, как может выглядеть умный и точный балансировщик для больших MoE-архитектур.
GitHub: https://github.com/deepseek-ai/LPLB
ai_machinelearning_big_data
#DeepSeek #LPLB #MoE #AIInfrastructure #OpenSource
Это экспериментальный балансировщик нагрузки для моделей Mixture-of-Experts (MoE).
В репозитории описано, как система:
• динамически перераспределяет экспертов, опираясь на статистику нагрузки;
• создаёт реплики с учётом топологии кластера;
• решает оптимальное распределение токенов по экспертам через LP-решатель, работающий прямо на GPU (cuSolverDx + cuBLASDx);
• использует метрики загрузки, полученные вручную, через torch.distributed или через буферы Deep-EP.
Гайд показывает, как может выглядеть умный и точный балансировщик для больших MoE-архитектур.
GitHub: https://github.com/deepseek-ai/LPLB
ai_machinelearning_big_data
#DeepSeek #LPLB #MoE #AIInfrastructure #OpenSource
❤48🔥25👍19🙉3😁2🥰1
🚀 DeepSeek выпустили DeepSeek Math V2 - мощную модель для самопроверяемых математических рассуждений.
Модель способна не просто решать задачи, а самостоятельно проверять корректность своих доказательств.
Это шаг от генерации ответа к глубокому, надёжному и логически выверенному выводу.
📊 Результаты:
- уровень золотой медали на IMO 2025
- почти идеальные результаты на CMO 2024
- 118 из 120 баллов на Putnam 2024
🔍 Главное отличие от предыдущих моделей:
ИИ учится *мыслить строго*, пошагово формируя доказательство и сам проверяет логическую связность каждого шага.
Подходит как для автоматизированного решения задач, так и для обучения, генерации разборов и проверки решений.
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Math-V2
@ai_machinelearning_big_data
#AI #DeepSeek #Math #LLM #MachineLearning #OpenSource #
Модель способна не просто решать задачи, а самостоятельно проверять корректность своих доказательств.
Это шаг от генерации ответа к глубокому, надёжному и логически выверенному выводу.
📊 Результаты:
- уровень золотой медали на IMO 2025
- почти идеальные результаты на CMO 2024
- 118 из 120 баллов на Putnam 2024
🔍 Главное отличие от предыдущих моделей:
ИИ учится *мыслить строго*, пошагово формируя доказательство и сам проверяет логическую связность каждого шага.
Подходит как для автоматизированного решения задач, так и для обучения, генерации разборов и проверки решений.
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Math-V2
@ai_machinelearning_big_data
#AI #DeepSeek #Math #LLM #MachineLearning #OpenSource #
❤72👍23🔥13🦄4🤔3⚡2❤🔥2
🚀 GELab-Zero - первый полноценный open-source стек “Model + Infra” для GUI-агентов.
Это открытая альтернатива закрытым системам уровня GUI Agent MCP: готовая модель, готовая инфраструктура и новый бенчмарк, собранный под реальные задачи.
Что внутри:
• SOTA-модель 4B - лёгкая, быстрая, запускается локально.
• One-Click инфраструктура - без ADB и сложных зависимостей.
• AndroidDaily - новый бенчмарк, основанный на рабочих пользовательских сценариях.
Производительность:
• Лучшие результаты на открытых тестах - модель обходит гораздо более крупные системы вроде GUI-Owl-32B на ScreenSpot, AndroidWorld и OSWorld.
• 73.4% точности на AndroidDaily - существенно выше, чем UI-TARS-1.5 (47%), Gemini-2.5-pro-thinking (36.6%) и GPT-4o (19.6%).
Идея простая: скачивайте, запускайте локально, ломайте, улучшайте.
Открытый стек для GUI-агентов наконец доступен.
🟠 HuggingFace: https://huggingface.co/stepfun-ai/GELab-Zero-4B-preview
🟠 GitHub: https://github.com/stepfun-ai/gelab-zero
🟠 Blog: https://opengelab.github.io/index.html
@ai_machinelearning_big_data
#AI, #Agents, #GUIAgents, #GELabZero, #OpenSource, #MachineLearning, #DeepLearning
Это открытая альтернатива закрытым системам уровня GUI Agent MCP: готовая модель, готовая инфраструктура и новый бенчмарк, собранный под реальные задачи.
Что внутри:
• SOTA-модель 4B - лёгкая, быстрая, запускается локально.
• One-Click инфраструктура - без ADB и сложных зависимостей.
• AndroidDaily - новый бенчмарк, основанный на рабочих пользовательских сценариях.
Производительность:
• Лучшие результаты на открытых тестах - модель обходит гораздо более крупные системы вроде GUI-Owl-32B на ScreenSpot, AndroidWorld и OSWorld.
• 73.4% точности на AndroidDaily - существенно выше, чем UI-TARS-1.5 (47%), Gemini-2.5-pro-thinking (36.6%) и GPT-4o (19.6%).
Идея простая: скачивайте, запускайте локально, ломайте, улучшайте.
Открытый стек для GUI-агентов наконец доступен.
@ai_machinelearning_big_data
#AI, #Agents, #GUIAgents, #GELabZero, #OpenSource, #MachineLearning, #DeepLearning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤40👍20🔥11🥱3🦄1
XiYan-SQL - это open-source решение, позволяющее генерировать, анализировать и выполнять SQL-запросы с использованием больших языковых моделей. Инструмент ориентирован на ускорение исследования данных и автоматизацию рутинных операций, связанных с запросами к базе.
Ключевые возможности:
- Генерация SQL из естественного языка -пользователь формулирует задачу обычными словами, а система преобразует её в корректный SQL-запрос.
- Интерактивная работа с базой данных - запросы можно оперативно уточнять, редактировать и выполнять, получая быстрый цикл обратной связи.
- Поддержка нескольких СУБД - PostgreSQL, MySQL, SQLite и другие.
- 🛠️ Минимальная конфигурация - подходит для анализа данных, прототипирования и облегчения доступа к базе без сложной инфраструктуры.
🔗 Репозиторий: github.com/XGenerationLab/XiYan-SQL
@ai_machinelearning_big_data
#sql #llm #ai #opensource #database #datatools #postgresql
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍56❤27🔥13❤🔥6🦄1
Ключевые характеристики:
- MoE-архитектура: 30B параметров всего, ~3.5B активных
- Контекст до 1 миллиона токенов
- Гибридная архитектура:
- 23 слоя Mamba-2 + MoE
- 6 attention-слоёв
- Баланс между скоростью и качеством рассуждений
Требования:
- необходимо около 24 ГБ видеопамяти для локального запуска
Модель хорошо подходит для длинных диалогов, анализа документов и reasoning-задач
Интересный пример того, как MoE и Mamba начинают реально снижать требования к железу, сохраняя масштаб контекста и качество.
Для обучения Super и Ultra используется NVFP4 и новая архитектура Latent Mixture of Experts. Она позволяет задействовать в четыре раза больше экспертов при той же стоимости инференса. По сути, модель становится «умнее» за счёт более гибкого выбора экспертов, а не за счёт постоянной активации всех параметров.
Дополнительно применяется Multi-Token Prediction, что ускоряет обучение и улучшает качество рассуждений на длинных последовательностях. Это особенно важно для agentic и multi-agent сценариев, где модели работают с длинным контекстом и сложными цепочками решений.
NVIDIA публикует не только веса, но и данные для предобучения и постобучения, а также технические детали, которые объясняют, почему эти модели одновременно быстрые и сильные.
Такой уровень открытости - редкость для моделей этого масштаба и хороший сигнал для индустрии.@ai_machinelearning_big_data
#AI #LLM #NVIDIA #Nemotron3 #OpenSource #MachineLearning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥60❤26👍21🦄3👌2
🚀 Вышел QwenLong-L1.5 - модель для long-context reasoning, которая на длинных контекстах конкурирует с GPT-5 и Gemini-2.5-Pro.
Коротко о модели
- 30B параметров, из них 3B активных
- Заточена под рассуждение на очень длинных контекстах
- Полностью открыты веса, код обучения и рецепты данных
Ключевые показатели:
- +31.7 балла на OpenAI MRCR при контексте 128K - SOTA среди всех моделей
- На уровне Gemini-2.5-Pro на 6 крупных long-QA бенчмарках
- +9.69 на CorpusQA
- +6.16 на LongBench-V2
Что интересного.
1. Синтетические данные в масштабе
14.1K длинных reasoning-сэмплов из 9.2B токенов без ручной разметки.
Средняя длина - 34K токенов, максимум - 119K.
2. Стабильное RL-обучение
Используется балансировка задач и Adaptive Entropy-Controlled Policy Optimization (AEPO), что позволяет стабильно обучать модели на длинных последовательностях.
3. Архитектура с памятью
Итеративные обновления памяти за пределами окна 256K токенов.
Результат - +9.48 балла на задачах с контекстом от 1M до 4M токенов.
QwenLong-L1.5 - это один из самых сильных open-source шагов в сторону реально масштабируемого ризонинга с длинным контекстом
Модель интересна не только результатами, но и тем, что весь стек обучения открыт.
GitHub: https://github.com/Tongyi-Zhiwen/Qwen-Doc
Paper: https://modelscope.cn/papers/2512.12967
Model: https://modelscope.cn/models/iic/QwenLong-L1.5-30B-A3B
HF: https://huggingface.co/Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1.5-30B-A3B
@ai_machinelearning_big_data
#AI, #LLM, #opensource, #long #Owen
Коротко о модели
- 30B параметров, из них 3B активных
- Заточена под рассуждение на очень длинных контекстах
- Полностью открыты веса, код обучения и рецепты данных
Ключевые показатели:
- +31.7 балла на OpenAI MRCR при контексте 128K - SOTA среди всех моделей
- На уровне Gemini-2.5-Pro на 6 крупных long-QA бенчмарках
- +9.69 на CorpusQA
- +6.16 на LongBench-V2
Что интересного.
1. Синтетические данные в масштабе
14.1K длинных reasoning-сэмплов из 9.2B токенов без ручной разметки.
Средняя длина - 34K токенов, максимум - 119K.
2. Стабильное RL-обучение
Используется балансировка задач и Adaptive Entropy-Controlled Policy Optimization (AEPO), что позволяет стабильно обучать модели на длинных последовательностях.
3. Архитектура с памятью
Итеративные обновления памяти за пределами окна 256K токенов.
Результат - +9.48 балла на задачах с контекстом от 1M до 4M токенов.
QwenLong-L1.5 - это один из самых сильных open-source шагов в сторону реально масштабируемого ризонинга с длинным контекстом
Модель интересна не только результатами, но и тем, что весь стек обучения открыт.
GitHub: https://github.com/Tongyi-Zhiwen/Qwen-Doc
Paper: https://modelscope.cn/papers/2512.12967
Model: https://modelscope.cn/models/iic/QwenLong-L1.5-30B-A3B
HF: https://huggingface.co/Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1.5-30B-A3B
@ai_machinelearning_big_data
#AI, #LLM, #opensource, #long #Owen
❤57👍28🔥19🦄1
Модель доступна в двух версиях: 1.8B и 7B. Обе работают как на устройстве, так и в облаке и показывают высокую скорость и точность.
Модель идет в двух размерах:
1) 8B для устройств
Оптимизирована под потребительское железо, занимает около 1 ГБ памяти.
Благодаря on-policy distillation достигает задержки 0.18 секунды на 50 токенов, обходя многие коммерческие API.
2) 7B новая SOTA
Превосходит большинство средних по размеру open-source моделей и сопоставима с закрытых решений.
Поддержка 33 языков и 5 китайских диалектов с высокой точностью.
Модели уже используются в сервисах Tencent. Связка двух моделей обеспечивает стабильную работу как на устройствах, так и в облаке.
🔹 Попробовать: https://hunyuan.tencent.com/modelSquare/home/list
🔹 GitHub: https://github.com/Tencent-Hunyuan/HY-MT
🔹 Hugging Face: https://huggingface.co/collections/tencent/hy-mt15
@ai_machinelearning_big_data
#opensource, #Tencent,
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍91🎉28❤19😍8👏5🔥3🦄3🤬2💯1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Sakana AI выпустили DroPE - метод, который позволяет увеличить контекст у уже предобученных LLM без привычных адских затрат на long-context fine-tuning.
Идея звучит как ересь, но результаты говорят об обратном .
💡 Главный инсайт :
Позиционные эмбеддинги (например RoPE) жизненно важны, чтобы модель нормально обучилась и сошлась.Но после обучения они же становятся главным ограничителем, из-за которого модель плохо переносит контекст длиннее, чем видела на трейне.
То есть:
- для обучения - нужны
- для генерализации на очень длинные последовательности - мешают
Авторы предлагают относиться к позиционным эмбеддингам как к временным “строительным лесам”:
- в pretraining они дают стабильность
- после обучения их можно сбросить (drop)
- и получить zero-shot length extrapolation (модель начинает заметно лучше работать на длинах, которых не видела)
Большие контексты нужны пользователям :
- огромные code diff и монорепы
- юридические контракты на сотни страниц
- аналитика логов и документов без разбиения на чанки
Именно тут многие стандартные модели начинают “ломаться” просто потому что контекст слишком длинный.
Результаты:
DroPE проверили на разных open-source моделях:
- калибровка занимает <1% бюджета от исходного pretraining
- а качество на long-context задачах заметно лучше популярных подходов
- сильные результаты на LongBench и RULER
Позиционка нужна, чтобы обучить модель, но может быть лишней, чтобы мыслить длинно
Возможно RoPE - не “обязательная часть архитектуры”, а просто инструмент для стабильного обучения.
📄 Paper: arxiv.org/abs/2512.12167
🔧 Code: github.com/SakanaAI/DroPE
@ai_machinelearning_big_data
#sakana #ai #ml #opensource
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍107🔥38❤26🤔13🤗3🦄1
🗣 Qwen3-TTS - мощный open-source релиз (voice design + клонирование голоса)
Qwen официально выпустили Qwen3-TTS и полностью открыли всю линейку моделей - Base / CustomVoice / VoiceDesign.
Что внутри:
- 5 моделей (0.6B и 1.8B классы)
- Free-form Voice Design - генерация/редаквтирование голоса по описанию
- Voice Cloning - клонирование голоса
- 10 языков
- 12Hz tokenizer - сильная компрессия аудио без сильной потери качества
- полная поддержка fine-tuning
- заявляют SOTA качество на ряде метрик
Раньше лучшие генераторы были в закрытых API, а теперь появляется полноценный open-source стек TTS, где можно:
- обучать под домен,
- делать кастомные голоса,
- и не зависеть от провайдера.
▪GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen3-TTS
▪Hugging Face: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-tts
▪Демо (HF): https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-TTS
▪Блог: https://qwen.ai/blog?id=qwen3tts-0115
▪Paper: https://github.com/QwenLM/Qwen3-TTS/blob/main/assets/Qwen3_TTS.pdf
@ai_machinelearning_big_data
#AI #TTS #Qwen #OpenSource #SpeechAI
Qwen официально выпустили Qwen3-TTS и полностью открыли всю линейку моделей - Base / CustomVoice / VoiceDesign.
Что внутри:
- 5 моделей (0.6B и 1.8B классы)
- Free-form Voice Design - генерация/редаквтирование голоса по описанию
- Voice Cloning - клонирование голоса
- 10 языков
- 12Hz tokenizer - сильная компрессия аудио без сильной потери качества
- полная поддержка fine-tuning
- заявляют SOTA качество на ряде метрик
Раньше лучшие генераторы были в закрытых API, а теперь появляется полноценный open-source стек TTS, где можно:
- обучать под домен,
- делать кастомные голоса,
- и не зависеть от провайдера.
▪GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen3-TTS
▪Hugging Face: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-tts
▪Демо (HF): https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-TTS
▪Блог: https://qwen.ai/blog?id=qwen3tts-0115
▪Paper: https://github.com/QwenLM/Qwen3-TTS/blob/main/assets/Qwen3_TTS.pdf
@ai_machinelearning_big_data
#AI #TTS #Qwen #OpenSource #SpeechAI
2🔥103👍94👏13❤11🤩7🥰5🎉2🦄2
🐋 DeepSeek выпустили DeepSeek-OCR 2 - новое поколение OCR с SOTA качеством
DeepSeek представили DeepSeek-OCR 2 - 3B модель для продвинутого понимания изображений, документов и OCR, которая выходит на уровень SOTA.
Ключевая новинка - DeepEncoder V2.
В отличие от классических vision LLM, которые «читают» картинку как сетку (слева-направо, сверху-вниз), DeepEncoder V2 работает ближе к тому, как читает человек:
- Сначала формируется глобальное понимание изображения
- Затем модель определяет логический порядок чтения — что важно первым, что дальше
Что это даёт на практике
📄 Лучше работает со сложными макетами документов
📊 Корректно читает таблицы
🧾 Связывает подписи и значения
📰 Понимает колонки и структурированный текст
🔀 Надёжнее обрабатывает смесь текста и визуальной структуры
По качеству
- Обходит Gemini 3 Pro на ряде бенчмарков
- Даёт >4% прироста по сравнению с прошлой версией DeepSeek-OCR
И это при размере модели всего 3B параметров.
Можно запускать и дообучать
Теперь DeepSeek-OCR 2 можно удобно запускать и fine-tune через Unsloth по готовому гайду.
🔗 Guide: https://unsloth.ai/docs/models/deepseek-ocr-2
🔗 Model: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2
🔗 Github: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2/tree/main
🔗 Paper: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2/blob/main/DeepSeek_OCR2_paper.pdf
@ai_machinelearning_big_data
#DeepSeek #ocr #opensource
DeepSeek представили DeepSeek-OCR 2 - 3B модель для продвинутого понимания изображений, документов и OCR, которая выходит на уровень SOTA.
Ключевая новинка - DeepEncoder V2.
В отличие от классических vision LLM, которые «читают» картинку как сетку (слева-направо, сверху-вниз), DeepEncoder V2 работает ближе к тому, как читает человек:
- Сначала формируется глобальное понимание изображения
- Затем модель определяет логический порядок чтения — что важно первым, что дальше
Что это даёт на практике
📄 Лучше работает со сложными макетами документов
📊 Корректно читает таблицы
🧾 Связывает подписи и значения
📰 Понимает колонки и структурированный текст
🔀 Надёжнее обрабатывает смесь текста и визуальной структуры
По качеству
- Обходит Gemini 3 Pro на ряде бенчмарков
- Даёт >4% прироста по сравнению с прошлой версией DeepSeek-OCR
И это при размере модели всего 3B параметров.
Можно запускать и дообучать
Теперь DeepSeek-OCR 2 можно удобно запускать и fine-tune через Unsloth по готовому гайду.
🔗 Guide: https://unsloth.ai/docs/models/deepseek-ocr-2
🔗 Model: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2
🔗 Github: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2/tree/main
🔗 Paper: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2/blob/main/DeepSeek_OCR2_paper.pdf
@ai_machinelearning_big_data
#DeepSeek #ocr #opensource
🔥143❤34👍25🦄2🥱1🐳1