モデル情報

MinerU2.5-2509-1.2B

opendatalab · MinerU2.5-2509-1.2B

**MinerU2.5** is a 1.2B-parameter vision-language model for document parsing that achieves state-of-the-art accuracy with high computational efficiency. It adopts a two-stage parsing strategy: first conducting efficient global layout analysis on downsampled images, then performing fine-grained content recognition on native-resolution crops for text, formulas, and tables. Supported by a large-scale, diverse data engine for pretraining and fine-tuning, MinerU2.5 consistently outperforms both general-purpose and domain-specific models across multiple benchmarks while maintaining low computational overhead. For convenience, we provide `mineru-vl-utils`, a Python package that simplifies the process of sending requests and handling responses from MinerU2.5 Vision-Language Model. Here we give some examples to use MinerU2.5. For more information and usages, please refer to mineru-vl-utils. 📌 We strongly recommend using vllm for inference, as the `vllm-async-engine` can achieve a concurrent inference speed of **2.12 fps** on one A100.

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画像質問応答license:agpl-3.0
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情報更新日時2026/11/2 19:16:40
OVERVIEW

モデル紹介

**MinerU2.5** is a 1.2B-parameter vision-language model for document parsing that achieves state-of-the-art accuracy with high computational efficiency. It adopts a two-stage parsing strategy: first conducting efficient global layout analysis on downsampled images, then performing fine-grained content recognition on native-resolution crops for text, formulas, and tables. Supported by a large-scale, diverse data engine for pretraining and fine-tuning, MinerU2.5 consistently outperforms both general-purpose and domain-specific models across multiple benchmarks while maintaining low computational overhead. For convenience, we provide `mineru-vl-utils`, a Python package that simplifies the process of sending requests and handling responses from MinerU2.5 Vision-Language Model. Here we give some examples to use MinerU2.5. For more information and usages, please refer to mineru-vl-utils. 📌 We strongly recommend using vllm for inference, as the `vllm-async-engine` can achieve a concurrent inference speed of **2.12 fps** on one A100.

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:agpl-3.0。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。