OlmOCR 7B 0225 Preview
Última revisión:
Soberanía y alojamiento
Este modelo está catalogado como referencia. Aún no está alojado en LLM EU y ningún endpoint propio lo sirve aquí. Las solicitudes se envían directamente al proveedor, bajo sus propias condiciones.
Resumen
OlmOCR 7B 0225 Preview es publicado por Allen Institute for AI (Ai2) como pesos abiertos con 8.3B parámetros bajo Apache-2.0. El repositorio fue creado en enero de 2025 y está replicado en Hugging Face. Acepta texto e imágenes y responde en texto. Es un checkpoint base sin ajuste de instrucciones. La configuración publicada no registra ventana de contexto, por lo que esta ficha no incluye ninguna. La ficha es solo de catálogo: LLM EU no ejecuta este modelo. El editor lista 1 idioma, 1 de ellos entre los idiomas en los que publica la Unión Europea.
Especificaciones
- Proveedor
- Allen Institute for AI (Ai2) (US)
- Ventana de contexto
- Sin verificar: el proveedor no ha documentado esta afirmación.
- Parámetros
- 8.3B
- Modalidades
- text, vision
- Licencia
- apache-2.0 · licence
- Pesos abiertos
- yes
- Fecha de publicación
- 15 ene 2025
- Tareas
- Visión, Recuperación (RAG)
Idiomas
Sólido: en
Adecuado: —
Sólido
- en
Adecuado
Sin verificar: el proveedor no ha documentado esta afirmación. — a language is listed as strong only where a source claims it; the card links the evidence where one exists.
Cuándo usarlo
Puntos fuertes
- open weights are published on Hugging Face and can be downloaded without a vendor agreement
- Apache-2.0 licence, so commercial self-hosting is permitted without a separate agreement
- at 8.3B parameters it fits on a single accelerator
- the model page lists en
Límites
- catalogue only — LLM EU does not run this model, and nothing on this card implies an LLM EU endpoint
- no evaluation has been run by LLM EU
- the published configuration records no context window, so the card carries none
- at 8.3B parameters, the weights fit on a single modest accelerator
- vision checkpoints are heavier to serve than their parameter count alone suggests, because the image encoder and pre-processing run alongside the language model