Surya는 다음과 같은 기능을 갖춘 689M 파라미터의 OCR 모델입니다:
정확도 (Accuracy) - OmniParseBench에서 85.9점을 기록하여, 저희가 점수를 매긴 1B 파라미터 미만의 오픈 모델 중 최고점이며, olmOCR-bench에서는 83.7%를 달성했습니다.
속도 (Speed) - 192 DPI 기준 H100 한 대에서 초당 4.5 페이지의 처리량(throughput)을 보여주며, MTP가 적용된 Surya 2보다 1.7배 빠릅니다 (처리량 참조).
다국어 지원 (Multilingual) - 내부 벤치마크 세트인 91개 언어에서 74.9%의 점수를 기록했습니다 (자세한 내용은 여기 참고).
레이아웃 분석(Layout analysis) (테이블, 이미지, 헤더 등): 읽기 순서가 지정됩니다.
테이블은 HTML 형식으로 출력되며, 병합된 셀은 colspan / rowspan으로 처리됩니다 (행 및 열의 기하학적 구조는 Surya 2 체크포인트가 필요합니다; 제한 사항 참조).
상업적 사용 (Commercial usage) - Surya 코드는 Apache 2.0 라이선스로 제공됩니다. 모델 가중치는 수정된 AI Pubs Open Rail-M 라이선스를 사용합니다 (연구, 개인 사용 및 $5M 미만의 자금/매출을 가진 스타트업에게 무료). 모델 가중치에 대한 더 광범위한 상업적 라이선싱은 여기의 가격 책정 페이지를 방문하십시오.
제한 사항 (Limitations) - 이 모델은 문서 OCR에 특화되어 있습니다. 사진이나 자연 장면에서의 성능이 목표가 아닙니다. 레이아웃 / OCR / 테이블 인식(table_rec) 모두 실행 중인 추론 백엔드(vllm 또는 llama.cpp)가 필요합니다. 탐지(Detection)는 순수하게 torch로만 작동하며, 별도의 백엔드 없이도 작동합니다.
Surya 2.5는 테이블을 HTML 형식으로 읽어들이지만(전체 페이지 OCR, 블록 모드, surya_table), 행 및 열의 기하학적 구조는 처리하지 못합니다: surya_table --mode simple은 오류를 반환합니다. 기하학적 구조가 필요하면 Surya 2 체크포인트(SURYA_MODEL_CHECKPOINT=datalab-to/surya-ocr-2)를 사용하십시오.
Github : https://github.com/datalab-to/surya submitted by /u/pmttyji [링크] [댓글]
