LLM EU
Meniu
Modele

Unlimited OCR

Baidu

Doar în catalog Ponderi deschise

Ultima revizuire:

Suveranitate și găzduire

Doar în catalog

Acest model este catalogat ca referință. Nu este găzduit încă pe LLM EU și niciun endpoint propriu nu îl servește aici. Cererile către el merg direct la furnizor, conform termenilor acelui furnizor.

Rezumat

Unlimited OCR este un model viziune-limbaj open-weight de dimensiuni medii de la Baidu: 3.3B parametri sub licența MIT. Repozitoriul a fost creat în iunie 2026 și este oglindit pe Hugging Face. Acceptă text și imagini și răspunde în text. Este un checkpoint de bază fără reglaj prin instrucțiuni. Configurația publicată nu înregistrează o fereastră de context, prin urmare acest card nu conține una. Cardul este doar de catalog: LLM EU nu rulează acest model. Editorul listează 1 limbă.

Specificații

Furnizor
Baidu (CN)
Fereastră de context
Neverificat: furnizorul nu a documentat această afirmație.
Parametri
3.3B
Modalități
text, vision
Licență
mit · licence
Ponderi deschise
yes
Data lansării
19 iun. 2026
Sarcini
Viziune, Regăsire (RAG)

Limbi

Puternic: —

Adecvat: ocr

Puternic

    Adecvat

    • ocr

    Neverificat: furnizorul nu a documentat această afirmație. — a language is listed as strong only where a source claims it; the card links the evidence where one exists.

    Când se folosește

    Puncte forte

    • open weights are published on Hugging Face and can be downloaded without a vendor agreement
    • mit licence, so commercial self-hosting is permitted without a separate agreement
    • at 3.3B parameters it fits on a single accelerator

    Limitări

    • 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 3.3B 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