智谱开源0.9B参数规模的GLM-OCR模型
好,我现在要帮用户总结这篇文章。用户的要求是用中文,控制在100字以内,不需要特定的开头。首先,我需要通读文章,抓住关键信息。
文章主要讲的是智谱发布了GLM-OCR模型,开源了,并且参数量是0.9B。这个模型支持几种部署方式:vLLM、SGLang和Ollama。在各种基准测试中表现很好,比如公式识别、表格识别和信息抽取都是SOTA。
接着,模型优化了几个场景:手写体、复杂表格、代码文档、印章识别和多语言混排。效率方面,处理PDF的吞吐量是1.86页/秒。API调用的价格是0.2元/百万Tokens。架构上用了编码器-解码器结构,自研的CogViT视觉编码器,还有两阶段技术流程:版面分析和并行识别。SDK和工具链也开源了,适合高并发和边缘计算。
现在要把这些信息浓缩到100字以内。重点包括:模型名称、参数量、支持的部署方式、应用场景优化、性能指标(吞吐量)、API定价、架构特点以及开源情况。
可能的结构:先介绍模型发布和参数规模,然后提到支持的部署方式和优化的应用场景,接着说性能指标和定价,最后提到架构和开源。
检查一下字数是否合适,确保不超过限制,并且语言简洁明了。
智谱发布并开源GLM-OCR模型,参数规模0.9B,支持多种部署方式,在公式识别等基准中表现优异。该模型优化手写体、复杂表格等场景,PDF处理吞吐量达1.86页/秒。API定价为0.2元/百万Tokens。采用编码器-解码器架构及自研视觉编码器,适用于高并发及边缘计算场景。