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AI 모델 라이브러리/zenosai/MonkeyOCRv2-B-Parsing
모델 정보

MonkeyOCRv2-B-Parsing

zenosai · MonkeyOCRv2-B-Parsing

* `2026.09.07` 🚀 MonkeyOCRv2-Parsing is now supported by RAGFlow as a PDF parser. Thanks to the RAGFlow team and community for the support! * `2026.08.22` 🖥️ We now support running MonkeyOCRv2-Parsing on CPU. See the CPU support instructions. * `2026.08.17` ⚡ Releasing training and evaluation instructions for Recognition, Detection, Overlapping Text Segmentation and Formula. * `2026.07.24` ⚡ We released MonkeyOCRv2-B-Parsing-DFlash, enabling vLLM serving with DFlash for up to 2× faster inference. * `2026.07.22` 🏆 MonkeyOCRv2-B-Parsing ranks #1 among evaluated open-source models on the official MDPBench Leaderboard, achieving 83.3 overall across 17 languages, including digital-born and photographed documents. * `2026.07.21` 📦 We release MonkeyDoc v2, an open multilingual corpus for document-oriented pretraining. We hope it can serve as a shared data foundation for more transparent, reproducible, and fair comparisons in Document AI. * `2026.07.14` 🚀 We release MonkeyOCRv2, including MonkeyOCRv2 vision encoder, MonkeyOCRv2-Parsing for multilingual document parsing, MonkeyOCRv2-Und for efficient document understanding. MonkeyOCRv2 is released as a standalone, document-native vision encoder. It can be integrated into different OCR and document AI systems as a visual backbone. The current release has been evaluated on document parsing, document understanding, text recognition, formula recognition, text detection, document tampering detection, and overlapping-text segmentation.

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시각 질의응답license:apache-2.0
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정보 업데이트2026/10/29 04:13:44
OVERVIEW

모델 소개

* `2026.09.07` 🚀 MonkeyOCRv2-Parsing is now supported by RAGFlow as a PDF parser. Thanks to the RAGFlow team and community for the support! * `2026.08.22` 🖥️ We now support running MonkeyOCRv2-Parsing on CPU. See the CPU support instructions. * `2026.08.17` ⚡ Releasing training and evaluation instructions for Recognition, Detection, Overlapping Text Segmentation and Formula. * `2026.07.24` ⚡ We released MonkeyOCRv2-B-Parsing-DFlash, enabling vLLM serving with DFlash for up to 2× faster inference. * `2026.07.22` 🏆 MonkeyOCRv2-B-Parsing ranks #1 among evaluated open-source models on the official MDPBench Leaderboard, achieving 83.3 overall across 17 languages, including digital-born and photographed documents. * `2026.07.21` 📦 We release MonkeyDoc v2, an open multilingual corpus for document-oriented pretraining. We hope it can serve as a shared data foundation for more transparent, reproducible, and fair comparisons in Document AI. * `2026.07.14` 🚀 We release MonkeyOCRv2, including MonkeyOCRv2 vision encoder, MonkeyOCRv2-Parsing for multilingual document parsing, MonkeyOCRv2-Und for efficient document understanding. MonkeyOCRv2 is released as a standalone, document-native vision encoder. It can be integrated into different OCR and document AI systems as a visual backbone. The current release has been evaluated on document parsing, document understanding, text recognition, formula recognition, text detection, document tampering detection, and overlapping-text segmentation.

주요 특징

特点摘要待依据来源补齐，不凭模型名称推断能力。

한계 및 유의 사항

구체적 한계를 판단할 출처가 부족합니다. 실제 성능, 지연, 데이터 정책, 라이선스와 버전 수명을 확인하세요.

PRICING & COST

출처별 요금 및 비용 분석

요금은 채널, 지역, 설정에 따라 다릅니다. 각 채널 요금은 개별 표시되며 제공사의 통일 공식 요금이 아닙니다.

출처 / 채널입력출력과금 단위수집 시간
확인된 요금이 없습니다. 출처를 확인하세요.

월간 기본 토큰 비용 추정

—

추정치에는 캐시 할인, 구간 요금, 멀티모달 추가 요금, 검색, 세금 및 추가 추론 출력이 포함되지 않습니다.

INDEPENDENT BENCHMARKS

공개 평가 및 실행 설정

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。

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자주 묻는 질문

오픈 웨이트면 무료 상업 이용이 가능한가요?

반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 조건과 정책을 확인하세요. 자체 배포에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.

실시간 결제 요금인가요?

수집 시간이 기록된 요금 스냅샷입니다. 최신 버전, 지역, 할인과 과금 방식은 해당 채널에서 확인하세요.

출처 및 추적 기록

huggingface · zenosai/MonkeyOCRv2-B-Parsing ↗2026/10/29 04:13:44
huggingface · enrich:b8c6acb4-e492-4852-864d-32ddb9739f32 ↗2026/10/29 00:12:11

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。