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Modelos

Qianfan OCR

Baidu

Apenas catálogo Pesos abertos

Última revisão:

Soberania e alojamento

Apenas no catálogo

Este modelo está catalogado para referência. Ainda não está alojado na LLM EU, e nenhum endpoint próprio o serve aqui. Os pedidos são encaminhados diretamente para o fornecedor, sob os termos desse fornecedor.

Resumo

É um checkpoint base sem ajuste de instrução. Qianfan OCR é um modelo de visão-linguagem de peso aberto da Baidu com 4.7B parâmetros, publicado sob Apache-2.0. Aceita texto e imagens e responde em texto. A configuração publicada não regista janela de contexto, pelo que este cartão não a inclui. O repositório foi criado em março de 2026 e está espelhado no Hugging Face. O cartão é apenas de catálogo: o LLM EU não executa este modelo. O editor lista 1 idioma.

Especificações

Fornecedor
Baidu (CN)
Janela de contexto
Não verificado: o fornecedor não documentou esta afirmação.
Parâmetros
4.7B
Modalidades
text, vision
Licença
apache-2.0 · licence
Pesos abertos
yes
Data de lançamento
18/03/2026
Tarefas
Visão, Recuperação (RAG), Baixo custo

Idiomas

Forte: —

Adequado: ocr

Forte

    Adequado

    • ocr

    Não verificado: o fornecedor não documentou esta afirmação. — a language is listed as strong only where a source claims it; the card links the evidence where one exists.

    Quando usar

    Pontos fortes

    • 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 4.7B parameters it fits on a single accelerator

    Limitações

    • 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 4.7B 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