智谱开源0.9B参数规模的GLM-OCR模型
好，我现在要帮用户总结这篇文章。用户的要求是用中文，控制在100字以内，不需要特定的开头。首先，我需要通读文章，抓住关键信息。 文章主要讲的是智谱发布了GLM-OCR模型，开源了，并且参数量是0.9B。这个模型支持几种部署方式：vLLM、SGLang和Ollama。在各种基准测试中表现很好，比如公式识别、表格识别和信息抽取都是SOTA。 接着，模型优化了几个场景：手写体、复杂表格、代码文档、印章识别和多语言混排。效率方面，处理PDF的吞吐量是1.86页/秒。API调用的价格是0.2元/百万Tokens。架构上用了编码器-解码器结构，自研的CogViT视觉编码器，还有两阶段技术流程：版面分析和并行识别。SDK和工具链也开源了，适合高并发和边缘计算。 现在要把这些信息浓缩到100字以内。重点包括：模型名称、参数量、支持的部署方式、应用场景优化、性能指标（吞吐量）、API定价、架构特点以及开源情况。 可能的结构：先介绍模型发布和参数规模，然后提到支持的部署方式和优化的应用场景，接着说性能指标和定价，最后提到架构和开源。 检查一下字数是否合适，确保不超过限制，并且语言简洁明了。 </think> 智谱发布并开源GLM-OCR模型，参数规模0.9B，支持多种部署方式，在公式识别等基准中表现优异。该模型优化手写体、复杂表格等场景，PDF处理吞吐量达1.86页/秒。API定价为0.2元/百万Tokens。采用编码器-解码器架构及自研视觉编码器，适用于高并发及边缘计算场景。 2026-2-3 05:2:45 Author: blog.upx8.com(查看原文) 阅读量:3 收藏
好，我现在要帮用户总结这篇文章。用户的要求是用中文，控制在100字以内，不需要特定的开头。首先，我需要通读文章，抓住关键信息。 文章主要讲的是智谱发布了GLM-OCR模型，开源了，并且参数量是0.9B。这个模型支持几种部署方式：vLLM、SGLang和Ollama。在各种基准测试中表现很好，比如公式识别、表格识别和信息抽取都是SOTA。 接着，模型优化了几个场景：手写体、复杂表格、代码文档、印章识别和多语言混排。效率方面，处理PDF的吞吐量是1.86页/秒。API调用的价格是0.2元/百万Tokens。架构上用了编码器-解码器结构，自研的CogViT视觉编码器，还有两阶段技术流程：版面分析和并行识别。SDK和工具链也开源了，适合高并发和边缘计算。 现在要把这些信息浓缩到100字以内。重点包括：模型名称、参数量、支持的部署方式、应用场景优化、性能指标（吞吐量）、API定价、架构特点以及开源情况。 可能的结构：先介绍模型发布和参数规模，然后提到支持的部署方式和优化的应用场景，接着说性能指标和定价，最后提到架构和开源。 检查一下字数是否合适，确保不超过限制，并且语言简洁明了。 </think> 智谱发布并开源GLM-OCR模型，参数规模0.9B，支持多种部署方式，在公式识别等基准中表现优异。该模型优化手写体、复杂表格等场景，PDF处理吞吐量达1.86页/秒。API定价为0.2元/百万Tokens。采用编码器-解码器架构及自研视觉编码器，适用于高并发及边缘计算场景。 2026-2-3 05:2:45 Author: blog.upx8.com(查看原文) 阅读量:3 收藏
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