モデル情報

h2ovl-mississippi-800m

h2oai · h2ovl-mississippi-800m

The H2OVL-Mississippi-800M is a compact yet powerful vision-language model from H2O.ai, featuring 0.8 billion parameters. Despite its small size, it delivers state-of-the-art performance in text recognition, excelling in the Text Recognition segment of OCRBench and outperforming much larger models in this domain. Built upon the robust architecture of our H2O-Danube language models, the Mississippi-800M extends their capabilities by seamlessly integrating vision and language tasks. - 0.8 Billion Parameters: Balance between performance and efficiency, making it suitable for OCR and document processing. - Trained on 19 million image-text pairs, with a focus on OCR, document comprehension, and chart, figure, and table interpretation, the model is optimized for superior OCR performance. This guide demonstrates how to create prompts for extracting information and converting it into structured JSON outputs. It starts with basic examples and progresses to more complex JSON structures, including handling data from images of tables and charts. The objective is to help users design effective prompts that can be used in various applications, such as natural language processing, chatbots, or data extraction from visual inputs.

翻訳待ちのため原文を表示しています。

テキスト生成multimodal large language modellicense:apache-2.0
コンテキスト長非公開
入力 → 出力テキスト → テキスト
モデルウェイト未確認
情報更新日時2026/11/2 19:16:03
OVERVIEW

モデル紹介

The H2OVL-Mississippi-800M is a compact yet powerful vision-language model from H2O.ai, featuring 0.8 billion parameters. Despite its small size, it delivers state-of-the-art performance in text recognition, excelling in the Text Recognition segment of OCRBench and outperforming much larger models in this domain. Built upon the robust architecture of our H2O-Danube language models, the Mississippi-800M extends their capabilities by seamlessly integrating vision and language tasks. - 0.8 Billion Parameters: Balance between performance and efficiency, making it suitable for OCR and document processing. - Trained on 19 million image-text pairs, with a focus on OCR, document comprehension, and chart, figure, and table interpretation, the model is optimized for superior OCR performance. This guide demonstrates how to create prompts for extracting information and converting it into structured JSON outputs. It starts with basic examples and progresses to more complex JSON structures, including handling data from images of tables and charts. The objective is to help users design effective prompts that can be used in various applications, such as natural language processing, chatbots, or data extraction from visual inputs.

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。