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chandra-ocr-2

datalab-to/chandra-ocr-2

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上游访问:公开 本站服务:可咨询 内容检查:AI 辅助整理并检查 许可证:openrail 上游版本:af93b47dba1b

中文简介

datalab-to/chandra-ocr-2 是 datalab-to 在 Hugging Face 发布的模型仓库,当前卡片主要关联图文理解与多模态生成、文本生成与推理。本站固定记录上游版本 af93b47dba1b,同步到 17 个文件,文件元数据合计 9.88 GB;访问状态为“公开”,许可证字段为“openrail”。

UPSTREAM README

上游模型卡 / 数据集卡

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【README 卡片中文译介】

以下内容依据上游仓库 datalab-to/chandra-ocr-2 的固定版本 README、卡片字段和文件元数据进行中文结构化整理。它保留便于选型的关键信息,完整技术细节、代码示例和许可文本请同时查看上游原文。

【资源概览】
datalab-to/chandra-ocr-2 是 datalab-to 在 Hugging Face 发布的模型仓库,当前卡片主要关联图文理解与多模态生成、文本生成与推理。本站固定记录上游版本 af93b47dba1b,同步到 17 个文件,文件元数据合计 9.88 GB;访问状态为“公开”,许可证字段为“openrail”。

【适用方向】
适合评估图文理解、视觉问答、文档或场景解析等多模态任务。 建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标,再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。

【版本与规格】
固定版本:af93b47dba1b。 任务标签:图文理解与多模态生成、文本生成与推理。 架构:Qwen3_5ForConditionalGeneration。 上游 Safetensors 元数据显示参数量约 5.30 B。 库标记:transformers。 模型类型字段:qwen3_5。 上游页面记录的最近更新时间:2026-06-26。

【文件信息】
上游 API 返回 17 个文件,文件元数据合计 9.88 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.json 7 个、.png 4 个、无扩展名 2 个、.jinja 1 个、.md 1 个、.safetensors 1 个。 当前较大的文件包括:model.safetensors(9.86 GB);tokenizer.json(19.06 MB);handwritten_form.png(511.25 KB)。

【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 9.88 GB。 按每参数 2 字节只计算 BF16 权重,理论下限约 9.86 GB;这不包含 KV Cache、激活值、框架开销或并发余量。 实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定,不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺;应在目标格式和目标硬件上实测。

【使用边界】
许可证显示为“openrail”,具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险,面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。

已有简体中文译文 · Codex 基于固定版本 README 与上游元数据生成中文结构化译介 · 2026-07-26 00:51

Chandra OCR 2 Chandra 2 is a state of the art OCR model from Datalab that outputs markdown, HTML, and JSON. It is highly accurate at extracting text from images and PDFs, while preserving layout information. Try Chandra in the free playground, or use the hosted API for higher accuracy and speed. What's New in Chandra 2 85.8% olmocr bench score (sota), 77.8% multilingual bench score (12% improvement over Chandra 1) Significant improvements to math, tables, complex layouts Improved layout, especially on wider documents Significantly better image captioning 90+ language support with major accuracy gains Features Convert documents to markdown, HTML, or JSON with detailed layout information Excellent handwriting support Reconstructs forms accurately, including checkboxes Strong performance with tables, math, and complex layouts Extracts images and diagrams, with captions and structured data Support for 90+ languages Quickstart Usage With vLLM (recommended) With HuggingFace Transformers Benchmarks olmOCR Benchmark | **Model** | ArXiv | Old Scans Math | Tables | Old Scans | Headers and Footers | Multi column | Long tiny text | Base | Overall | Source | |:----------|:--------:|:--------------:|:--------:|:---------:|:-------------------:|:------------:|:--------------:|:----:|:--------------:|:------:| | Datalab API | **90.4** | **90.2** | 90.7 | **54.6** | 91.6 | 83.7 | 92.3 | **99.9** | **86.7 ± 0.8** | Own benchmarks | | Chandra 2 | 86.9 | 89.1 | **92.1** | 51.1 | 91.4 | 82.1 | **93.7** | **99.9** | 85.8 ± 0.8 | Own benchmarks | | dots.ocr 1.5 | 85.9 | 85.5 | 90.7 | 48.2 | 94.0 | **85.3** | 81.6 | 99.7 | 83.9 | dots.ocr repo | | Chandra 1 | 82.2 | 80.3 | 88.0 | 50.4 | 90.8 | 81.2 | 92.3 | **99.9** | 83.1 ± 0.9 | Own benchmarks | | olmOCR 2 | 83.0 | 82.3 | 84.9 | 47.7 | **96.1** | 83.7 | 81.9 | 99.6 | 82.4 | olmocr repo | | dots.ocr | 82.1 | 64.2 | 88.3 | 40.9 | 94.1 | 82.4 | 81.2 | 99.5 | 79.1 ± 1.0 | dots.ocr repo | | olmOCR v0.3.0 | 78.6 | 79.9 | 72.9 | 43.9 | 95.1 | 7

公开页仅展示原文摘录;完整模型卡或数据集卡请前往上游仓库查看。

适用场景

适合评估图文理解、视觉问答、文档或场景解析等多模态任务。 建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标,再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。

模型参数

固定版本:af93b47dba1b。 任务标签:图文理解与多模态生成、文本生成与推理。 架构:Qwen3_5ForConditionalGeneration。 上游 Safetensors 元数据显示参数量约 5.30 B。 库标记:transformers。 模型类型字段:qwen3_5。 上游页面记录的最近更新时间:2026-06-26。

文件说明

上游 API 返回 17 个文件,文件元数据合计 9.88 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.json 7 个、.png 4 个、无扩展名 2 个、.jinja 1 个、.md 1 个、.safetensors 1 个。 当前较大的文件包括:model.safetensors(9.86 GB);tokenizer.json(19.06 MB);handwritten_form.png(511.25 KB)。

上游文件元数据

  • .eval_results/olmocrbench.yaml1.73 KB
  • .gitattributes1.59 KB
  • bench.png94.14 KB
  • chat_template.jinja7.44 KB
  • config.json2.71 KB
  • datalab-logo.png6.02 KB
  • generation_config.json115 B
  • handwritten_form.png511.25 KB
  • LICENSE14.40 KB
  • model.safetensors9.86 GB
  • multilingual.png50.36 KB
  • preprocessor_config.json482 B

硬件建议

仓库文件元数据合计 9.88 GB。 按每参数 2 字节只计算 BF16 权重,理论下限约 9.86 GB;这不包含 KV Cache、激活值、框架开销或并发余量。 实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定,不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺;应在目标格式和目标硬件上实测。

注意事项

许可证显示为“openrail”,具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险,面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。

获取、校验与交付

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