LeCun强推了一个3b小模型，你的cpu都能跑

最近，硅谷这些企业真是搞得火热，老黄联名推动开源，今天又搞联名信呼吁控制AI发展。

感觉从k3发布之后，这些段子都没消停过。

打开抱抱脸的趋势榜，k3已经冲到了第一。

2.8T的参数部署起来得个两千万成本吧，大佬们是真有实力。

百度的unlimited-ocr，发布一个来月了，到现在还能排在第二名，也是不简单。

很多朋友可能都没听说过这个模型，但最近确实还挺火，经常能刷到，早上还看到杨立昆转帖了。

话说回来， ocr这个词听起来真的很老了，这几年，随着模型越来越牛逼，对输入的语料内容越来越鲁棒了。

上一次它给我留下深刻印象还是前AI时代，在微信截图可以直接把图片上的文字复制出来，当时是真觉得科技牛逼。

遇到模型，照旧小小测试一下。

百度最近几年的paddleocr一直表现都挺好的，可能比monkey-ocr、dots.ocr更好用。

那为啥又折腾了一个unlimited-ocr呢？

看了下readme，这个版本的核心发力点是：无限。

大模型的生成的越长，上下文累计的越长，所以之前ocr的模型，都需要分页解析。 但unlimited-ocr可以直接把几十页的文档丢进去，一次性吐出来解析结果。

在hf上可以直接免费测试， 原地把kimi k3的报告扔进去了，47页pdf。

（就是免费的spaces有点慢， 差不多30s一页。 一页大概1000tokens左右？ 实际就3b， 自己部署应该很快，cpu都能跑的程度。）

ocr的解析，从结果来看，除了不需要分页解析省事。 最大优势是：各种排版都保留。

下图这个表格里边的图片是占了3行，在最右边一列。 如果是普通的python解析早没了这些信息。

这种端到端，不需要啥预处理后处理的ocr模型确实省事，用起来方便多了。 可能都不需要mineru这类壳子了？

现在国产模型口碑越来越好了。不管是大模型还是小模型，在抱抱脸、x上很受欢迎。

反倒是，A/ 给自己折腾的在中英文社区的口碑一落千丈。

(dario写2000字小作文的时候内心可能在想：开源是不可能开源的。 我能蒸馏你们的，你们不能蒸馏我的。你的是我的，我的还是我的。)

昨天，商务部还有个发言，也特牛：近200家美国初创企业敦促美国政府不要切断对中国开源模型的访问。

哦，对了。 那个ocr模型我还做了之前业务上的变态手写体识别，似乎不管是fable，还是百度这个新模型，或者kimi k3，试遍了，也没法100%识别对。

也许，当字写得丑的时候，找啥ocr也不管用。

但毕竟200多万人下载了，感兴趣的朋友绝对可以本地部署玩玩。

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