OlmOCR 7B 0225 Preview
Ultima revisione:
Sovranità e hosting
Questo modello è catalogato per riferimento. Non è ancora ospitato su LLM EU, e nessun endpoint di prima parte lo serve qui. Le richieste ad esso vanno direttamente al fornitore, secondo i termini del fornitore stesso.
Riepilogo
OlmOCR 7B 0225 Preview è pubblicato da Allen Institute for AI (Ai2) come pesi aperti con 8.3B parametri sotto licenza Apache-2.0. Il repository è stato creato nel gennaio 2025 ed è replicato su Hugging Face. Accetta testo e immagini e risponde in testo. È un checkpoint di base senza ottimizzazione per le istruzioni. La configurazione pubblicata non registra alcuna finestra di contesto, quindi questa scheda non ne riporta alcuna. La scheda è solo a scopo di catalogo: LLM EU non esegue questo modello. L'editore elenca 1 lingua, 1 delle quali è tra le lingue in cui l'Unione Europea pubblica.
Specifiche
- Fornitore
- Allen Institute for AI (Ai2) (US)
- Finestra di contesto
- Non verificato: il fornitore non ha documentato questa affermazione.
- Parametri
- 8.3B
- Modalità
- text, vision
- Licenza
- apache-2.0 · licence
- Pesi aperti
- yes
- Data di rilascio
- 15 gen 2025
- Attività
- Visione, Recupero (RAG)
Lingue
Forte: en
Adeguato: —
Forte
- en
Adeguato
Non verificato: il fornitore non ha documentato questa affermazione. — a language is listed as strong only where a source claims it; the card links the evidence where one exists.
Quando usarlo
Punti di forza
- 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
Limiti
- 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