百度が3BのオープンソースOCRモデルを発表、5日間でスター数が1万を超えた

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2026年9月10日

CharlesJohnson

百度が3BのオープンソースOCRモデルを発表、5日間でスター数が1万を超えた

Baiduは最近、「Unlimited OCR」と呼ばれる30億パラメータのエンドツーエンドOCRモデルを公開・オープンソース化しました。このモデルは、書籍や論文などの長文文書解析シナリオ向けに特別に設計されています。公開後、このプロジェクトはGitHubとHuggingFaceの4つのトレンドリストで瞬く間に1位となり、オープンソース化から5日以内にGitHubのスター数が10,000件を突破しました。

技術的には、Unlimited OCRは推論時に約5億7000万のパラメータを活性化し、Reference Sliding Window Attention（R-SWA）メカニズムを初めて導入しています。このメカニズムは、従来の「ページごとの解析＋結合」という制限を打破し、数十ページを一気に連続して解析することを可能にします。同時に、デコードフェーズにおけるKVキャッシュの規模を一定に保つため、出力長が増加してもメモリ使用量や計算コストが急増することはありません。

OmniDocBench v1.6 ベンチマークテストにおいて、このモデルは 93.92% のスコアを記録し、新記録を樹立しました。実環境では、その推論速度はDeepSeek OCRよりも約12.7%高速であり、出力長が6000トークンになるとその速度差は35%にまで拡大します。これにより、大量の文書デジタル化や大規模モデルの長期記憶管理に向けた新たなアプローチが提供されます。

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