我们开源了 OXR: 1.3B 文档解析模型,全球三榜第一,提供免费 API

ybs885 2026-10-27 10:51 1

首先先自我介绍一下,我是 SoMark 团队的 CTO 。


我们最近开源了一个新的文档智能解析模型—— OXR ( Optical Everything Recognition )。


它可以把 PDF 和文档图片转成 Markdown / JSON ,支持表格、公式、化学式、代码块等 13 类元素,并且解析结果中包含版面坐标信息。


OXR 的主模型只有 1.3B ,在全球三项文档解析基准测试中其总分都排到了第一:OmniDocBench 97.18 、olmOCR-Bench 87.84 、DocParsingBench 87.76 。


速度也做了同条件实测:单张 RTX PRO 6000 Blackwell ( 96GB ),解析 100 页从 OmniDocBench 里随机抽取的文档,OXR 平均用时约 101 秒,在参测的 21 个开源模型中最快,其中包括 Paddle 和 MinerU 。


OXR 创新采用 RSI 训练范式,结合巧妙的架构设计,达到了精度与速度双 SOTA 。同时 OXR 的版面分析模块独立、可插拔。大家可以直接用我们的内置模型,也可以按照业务需求进行替换。


OXR 项目地址:https://github.com/SoMarkAI/OXR


下面向大家介绍一下 OXR 的具体使用方法。


一、不部署,先跑一份文档


想先看看效果,可以直接打开 在线 Demo,上传 PDF 或文档图片,对照原文查看解析出的 Markdown 和版面结果。


为了方便大家调用,我们也开放了免费 API ,不用注册,也不用申请 Key 。装好 CLI ,就能把自己的 PDF 转成 Markdown 和 JSON:


pip install somark

somark --base-url https://free-oxr.somark.cn/api/v1 --api-key dummy \
parse document.pdf --formats md,json --out ./parsed-output/

把 document.pdf 换成你的文件路径,结果会保存到 ./parsed-output/。其中 dummy 只是工具参数的占位值,不是真实 Key 。


我们将持续提供免费 API 服务,直至我们的服务器顶不住压力。


⚠️ 注意:不建议将免费 API 用于线上环境,我们没有稳定性保证,也设置了排队机制,速率略有浮动。


二、本地部署 OXR


本地部署的配置要求如下,准备好后下载我们提供的代码和模型,即可通过 Docker 或源码启动服务。










































项目 环境要求
操作系统 Linux
GPU 支持 BF16 的 NVIDIA GPU
驱动 兼容 CUDA 13.0 的 NVIDIA 驱动
容器引擎 Docker (仅 Docker 启动需要)
GPU 容器支持 NVIDIA Container Toolkit (仅 Docker 启动需要)
Python Python 3.12 (用于下载模型和源码启动)
显存(起步建议) 单卡 24GB ,用于低并发试用
显存(推荐配置) 单卡 48GB 及以上,为长文档和较高并发预留空间

1. 下载代码和模型。权重可从 Hugging Face 或 ModelScope 获取,这里以 Hugging Face 为例:


git clone https://github.com/SoMarkAI/OXR.git
cd OXR
pip install -U huggingface_hub
hf download SoMarkAI/OXR-1.0 --local-dir ./models/OXR-1.0

2. 启动服务。推荐使用 docker 配置服务,一次性启动所有服务。首次启动可能较慢,默认启动等待上限为 900 秒。


docker build -f docker/Dockerfile.allinone -t oxr-1.0 .
docker run --rm --gpus all --ipc=host \
-p 127.0.0.1:8000:8000 \
-v "$PWD/models/OXR-1.0:/models/oxr-model:ro" \
oxr-1.0

3. 打开本地 Demo ,或通过 API 调用。


等待启动日志显示服务就绪后,打开 http://localhost:8000/demo 上传文档即可查看解析结果;接口文档在 http://localhost:8000/docs。


也可以将前面 CLI 命令的 --base-url 改成 http://localhost:8000/v1,调用本地服务。


源码启动方式、并发和显存参数等详细说明见 README。


三、配套的 SoMark 生态工具


此前我们团队围绕核心产品 「 SoMark 文档智能」开发了一系列生态工具,OXR 作为我们的独立开源模型,同样适配:









































一句话简介 项目地址
SoMarkDown SoMark 、OXR 官方的 Markdown 解析与渲染库 https://github.com/SoMarkAI/SoMarkDown
SoMarkDownViewer SoMarkDown 的实时编辑应用 https://github.com/SoMarkAI/SoMarkDownViewer
SoPDF 高性能、宽松开源许可的 PDF 处理库 https://github.com/SoMarkAI/SoPDF
Docision 面向文档场景的多模态 Jev https://github.com/SoMarkAI/docision
somark-py 服务 SoMark 、OXR 的官方 Python SDK & CLI https://github.com/SoMarkAI/somark-py
somark-js 服务 SoMark 、OXR 的官方 JS / TS SDK & CLI https://github.com/SoMarkAI/somark-js

欢迎拿你们手头难处理的文档来试试。哪里没解析对,可以 点击这里 向我们反馈。


如果对大家有帮助,一定要给我们的项目点个 🌟 Star 支持一下~😉


相关链接




  • GitHub:https://github.com/SoMarkAI/OXR




  • Hugging Face:https://huggingface.co/SoMarkAI/OXR-1.0




  • ModelScope:https://modelscope.cn/models/SoMark/OXR-1.0




  • 在线 Demo:https://free-oxr.somark.cn/




  • 免费 API:https://free-oxr.somark.cn/api/v1




  • OXR 官网:https://somark.cn/oxr



最新回复 (5)
  • bigtan 10-27 11:16
    1楼
    onnx 部署方便吗 我用的 paddle 看看要不要迁移过来
  • ybs885 楼主 10-27 12:13
    2楼
    @bigtan 你好,你是用的 pipeline 版本的 PaddleOCR 吗?不是 VLM 版本的?我们是 VLM 的,ONNX 不是我们的最佳部署方式~
  • lany 10-27 13:29
    3楼
    demo 试测了几个文档,效果都挺不错
  • bigtan 10-27 14:58
    4楼
    https://www.modelscope.cn/models/PaddlePaddle/PP-OCRv6_medium_rec_onnx/files 我用的是这个,不过我的使用范围很窄就是了
  • NoahBishop 10-27 15:24
    5楼
    不知道是功能还是逻辑问题,我这边随便试了一下。
    很短的代码头定义没有被放代码块,直接成了文字。
    跨页的 pdf 代码块被拆分了。
    表格即便是普通 3 列纯表格也都解析为 html ,不是 md 的 "|" 表格。
    感觉要是想把 pdf 转换 md 做后续维护差些,拿 md 结果喂饭给 ai 还是很不错的。
* 帖子来源V2EX
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