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새로 출시된 OvisOCR3은 Qwen3.5-0.8B 기반의 OCR 모델로, 구조화된 JSON 출력과 페이지 간 테이블 재구성 기능을 제공합니다. 이 모델은 경계 상자 및 요소 카테고리 정보를 포함하여 문서 이해도를 높였으며, 특히 복잡한 문서 워크플로우에 유용합니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
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원문 바로가기OvisOCR3이 출시되었으며, 여전히 Qwen3.5-0.8B를 기반으로 하고 Apache 2.0 하에서 이용 가능하며 vLLM 추론 예제가 제공됩니다.
OvisOCR2의 Markdown 파싱과 비교하여 다음과 같은 몇 가지 유용한 옵션이 추가되었습니다:
OvisOCR3 결과
모델 카드에 따르면 OmniDocBench v1.6에서 96.74점, MDPBench에서 88.80점, PureDocBench에서 82.31점을 기록했습니다. OvisOCR2 대비 가장 큰 향상은 MDPBench(69.00 → 88.80)와 PureDocBench(75.10 → 82.31)에서 나타났습니다.
경계 상자 출력과 페이지 간 테이블은 문서 워크플로우에 특히 유용해 보입니다. 다만, 이 수치들은 팀이 보고한 것이므로, 지저분한 스캔이나 긴 금융 테이블에서도 구조가 얼마나 잘 유지되는지 궁금합니다.
혹시 로컬에서 사용해보신 분 계신가요? 아니면 GLM-OCR, PaddleOCR-VL, 또는 MinerU와 비교해 보신 경험이 있으신가요? VRAM 사용량과 처리 속도에 대해서도 궁금합니다.
HF 모델 카드: https://huggingface.co/ATH-MaaS/OvisOCR3
데모: https://huggingface.co/spaces/ATH-MaaS/OvisOCR3