Baidu lança modelo de OCR de código aberto com 3 bilhões de parâmetros, ultrapassando 10 mil estrelas em cinco dias

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10 de Setembro de 2026

CharlesJohnson

Baidu lança modelo de OCR de código aberto com 3 bilhões de parâmetros, ultrapassando 10 mil estrelas em cinco dias

A Baidu lançou recentemente e disponibilizou como código aberto um modelo de OCR de ponta a ponta com 3 bilhões de parâmetros, chamado Unlimited OCR, projetado especificamente para cenários de análise de documentos longos, como livros e artigos acadêmicos. Após seu lançamento, o projeto rapidamente alcançou o topo de quatro listas de tendências no GitHub e no HuggingFace e, em cinco dias após ter sido disponibilizado como código aberto, ultrapassou 10.000 estrelas no GitHub.

Tecnicamente, o Unlimited OCR ativa aproximadamente 570 milhões de parâmetros durante a inferência e introduz, pela primeira vez, o mecanismo Reference Sliding Window Attention (R-SWA). Esse mecanismo rompe com a limitação tradicional de “análise página a página + união”, permitindo a análise contínua de dezenas de páginas de uma só vez; ao mesmo tempo, mantém o cache KV na fase de decodificação em uma escala constante, de modo que o uso de memória e os custos computacionais não aumentam mais com o aumento do comprimento da saída.

No teste de benchmark OmniDocBench v1.6, o modelo estabeleceu um novo recorde com uma pontuação de 93,92%. Em cenários reais, sua velocidade de inferência é cerca de 12,7% mais rápida do que a do DeepSeek OCR, e a vantagem de velocidade aumenta para 35% com um comprimento de saída de 6.000 tokens, oferecendo uma nova abordagem para a digitalização em massa de documentos e o gerenciamento de memória de longo prazo de modelos de grande porte.

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