docling-layout-heron 模型参数、许可证与获取服务

中文简介

docling-project/docling-layout-heron 是 docling-project 在 Hugging Face 发布的模型仓库，当前卡片主要关联上游卡片所列任务。本站固定记录上游版本 8f39ad3c0b4c，同步到 6 个文件，文件元数据合计 652.38 MB；访问状态为“公开”，许可证字段为“apache-2.0”。

UPSTREAM README

上游模型卡 / 数据集卡

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简体中文（默认）上游原文

【README 卡片中文译介】

以下内容依据上游仓库 docling-project/docling-layout-heron 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】
docling-project/docling-layout-heron 是 docling-project 在 Hugging Face 发布的模型仓库，当前卡片主要关联上游卡片所列任务。本站固定记录上游版本 8f39ad3c0b4c，同步到 6 个文件，文件元数据合计 652.38 MB；访问状态为“公开”，许可证字段为“apache-2.0”。

【适用方向】
适合在真实样本上评估上游卡片所列任务能力，并比较质量、时延和资源消耗。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：8f39ad3c0b4c。任务标签：上游卡片所列任务。架构：RTDetrV2ForObjectDetection。上游 Safetensors 元数据显示参数量约 42.89 M。模型类型字段：rt_detr_v2。上游页面记录的最近更新时间：2026-02-09。

【文件信息】
上游 API 返回 6 个文件，文件元数据合计 652.38 MB。已保存文件清单中的主要扩展名：.json 2 个、.md 1 个、.png 1 个、.safetensors 1 个、无扩展名 1 个。当前较大的文件包括：model.safetensors（163.71 MB）；docling_heron_400.png（94.65 KB）；config.json（3.19 KB）。

【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 652.38 MB。按每参数 2 字节只计算 BF16 权重，理论下限约 81.81 MB；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“apache-2.0”，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

Document Layout Analysis "heron" 🚀 **`heron`** is the **default layout analysis model** of the Docling project, designed for robust and high-quality document layout understanding. 📄 For an in-depth description of the model architecture, training datasets, and evaluation methodology, please refer to our technical report: **"Advanced Layout Analysis Models for Docling"**, Nikolaos Livathinos *et al.*, 🔗 https://arxiv.org/abs/2509.11720 Inference code example Prerequisites: Prediction: References

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

适合在真实样本上评估上游卡片所列任务能力，并比较质量、时延和资源消耗。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：8f39ad3c0b4c。任务标签：上游卡片所列任务。架构：RTDetrV2ForObjectDetection。上游 Safetensors 元数据显示参数量约 42.89 M。模型类型字段：rt_detr_v2。上游页面记录的最近更新时间：2026-02-09。

文件说明

上游 API 返回 6 个文件，文件元数据合计 652.38 MB。已保存文件清单中的主要扩展名：.json 2 个、.md 1 个、.png 1 个、.safetensors 1 个、无扩展名 1 个。当前较大的文件包括：model.safetensors（163.71 MB）；docling_heron_400.png（94.65 KB）；config.json（3.19 KB）。

上游文件元数据

以下仅为 Hugging Face 官方 API 返回的文件名与大小元数据，官网没有下载或托管这些文件。

.gitattributes1.48 KB
config.json3.19 KB
docling_heron_400.png94.65 KB
model.safetensors163.71 MB
preprocessor_config.json444 B
README.md3.14 KB

硬件建议

仓库文件元数据合计 652.38 MB。按每参数 2 字节只计算 BF16 权重，理论下限约 81.81 MB；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“apache-2.0”，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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第三方资源声明

本页面为橙子AI科技基于固定版本上游卡片整理的中文信息与服务说明，不代表资源作者或平台官方页面。实际许可、访问和使用条件以上游原文为准。