// AI 新闻 · 2026-11-01 · Korea AI Times
模型贝斯特开源文档识别与验证AI模型
中国AI企业模型贝斯特（ModelBest）与开放源码社区开放BMB（OpenBMB）于31日联合发布两款开源AI模型：专用于文档识别的微CPM-OCR 1.0，以及用于验证OCR结果准确性的微CPM-OCR Jev。
原文发布 2026-11-01 12:37（北京时间）来源 Korea AI Times自动整理 · 已核对原文
01摘要
前者具备13亿参数，可处理扫描文档、照片、倾斜纸张及屏幕截图等复杂场景，支持中英混合文本、数学公式和无边框表格，并实现关键信息提取；后者拥有20亿参数，通过比对原始图像与识别结果，检测遗漏或错误内容，为识别结果提供可信度评分。两项技术分别在Real5-OmniDocBench和AUROC测试中取得93.68分与93.6分，支持多平台部署，并兼容主流AI运行环境及多种硬件架构。
由开源模型根据原文自动整理，经数字/专名逐项核对（必须在原文中出现），以原文为准。
02要点
- 微CPM-OCR 1.0具备13亿参数，可识别扫描文档、照片、倾斜纸张等多种复杂格式，支持中英混合文本与数学公式。
- 微CPM-OCR Jev拥有20亿参数，通过比对原始图像与识别结果，检测错误并生成可信度评分，提升结果可靠性。
- 两模型分别在Real5-OmniDocBench和AUROC测试中取得93.68分与93.6分，验证其在复杂场景下的准确性和判别能力。
- 支持GitHub、Hugging Face、ModelScope等平台部署，兼容AMD、Intel、NVIDIA及华为Ascend等主流硬件平台。
03原文出处
"13억 AI가 문서 읽고, 20억 파라미터 AI가 오류 잡는다"…中 모델베스트, 검증형 문서 AI 오픈소스 공개
Korea AI Times · 发布于 2026-11-01 12:37（北京时间） · 上方为原标题
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