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MinerU2.5-Pro

新上架第 1 版 · 更新于

概览

读取文档页面图像并返回文字,是一个 1.2B 参数、为中英文文档解析打造的模型。适合把扫描页变成可用文字的团队。

MinerU2.5-Pro 是一款工具包,属于效率类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。

速览

你需要
  • 你电脑上的 Python
  • transformers 库
  • 约 2.3 GB 的磁盘空间,用于 BF16 权重
用在
  • Windows、macOS 或 Linux 上,Python 配合 transformers 库
  • 接收页面图像、需要返回文字的流水线
  • 文档解析的研究环境
先运行
pip install -U huggingface_hub

平台

Windows操作系统
macOS操作系统
Linux操作系统

关于

它是什么

MinerU2.5-Pro 是 OpenDataLab 的图像转文字模型,有 1.2B 参数。卡片把它描述为文档解析模型,走的是大规模、以数据为中心的路线。你给它一张页面图片,它返回文字。记录里列出了中文和英文。

适合谁

它适合需要从扫描或拍摄的文档里取出文字的开发者和数据团队。这里提供的卡片文字很短,所以下面的细节都比较保守。

IndustryWho uses itHow they use itExample
文档处理数据和运营团队把扫描页变成文字供后续使用读取一批扫描的报告
软件搜索工具开发者在建索引之前准备页面图像在建搜索索引前先解析页面
研究文档 AI 研究人员研究以数据为中心的解析模型在中文和英文页面上试用这个模型

只需要从数字文件里取纯文本的人可以跳过它,因为那里不涉及页面图像。

用在哪里

  • Windows、macOS 或 Linux 上,Python 配合 transformers 库
  • 接收页面图像、需要返回文字的流水线
  • 文档解析的研究环境
Use caseWhoWhat they get back
读取页面数据团队从页面图像读出的文字
为搜索解析开发者适合建索引的页面内容

如何设置

  • 你电脑上的 Python
  • transformers 库
  • 约 2.3 GB 的磁盘空间,用于 BF16 权重
  1. 安装 Hugging Face hub 软件包。
  2. 下载模型文件。
  3. 按模型卡片上的运行步骤,用 transformers 加载模型。
pip install -U huggingface_hub
hf download opendatalab/MinerU2.5-Pro-2605-1.2B

如何使用

通过 transformers 把一张文档页面的图像发给模型,读取它返回的文字。这里提供的卡片文字没有运行代码,所以确切的提示词和调用方式请看完整的模型卡片。

示例

你有一页中文或英文的扫描页。你加载模型,传入页面图像,读取它返回的文字。这里提供的卡片文字没有给出示例提示词或输出。

新手与专家

文档解析模型像人一样读页面图像,再把读到的内容写出来。第一步可以先下载文件,读完整的卡片找到正确的提示词,然后用一页清晰的页面试试。

它是 transformers 库里的图像加文字转文字模型,卡片指向一份技术报告了解细节。由于这里提供的文字很短,关于速度或准确度的说法在你读完那份报告之前都应视为未经证实。

  1. 文档页面图像
  2. 模型读取页面
  3. 返回文字
  4. 你检查结果

注意事项

  • License: Apache 2.0。
  • Cost to run: 未提及。这些步骤不需要 API 密钥或付费服务。
  • Data it reaches: 它从 Hugging Face Hub 下载文件,然后读取你给它的页面图像。
  • Not for: 文档解析之外的用途。卡片没有提到其他用途。

README 和文件

README

MinerU2.5-Pro

读取文档页面图像并返回文字,是一个 1.2B 参数、为中英文文档解析打造的模型。适合把扫描页变成可用文字的团队。

由 opendatalab 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的,模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么:MinerU2.5-Pro 是 OpenDataLab 的图像转文字模型,有 1.2B 参数。卡片把它描述为文档解析模型,走的是大规模、以数据为中心的路线。你给它一张页面图片,它返回文字。记录里列出了中文和英文。

适合谁:它适合需要从扫描或拍摄的文档里取出文字的开发者和数据团队。这里提供的卡片文字很短,所以下面的细节都比较保守。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
文档处理 | 数据和运营团队 | 把扫描页变成文字供后续使用 | 读取一批扫描的报告
软件 | 搜索工具开发者 | 在建索引之前准备页面图像 | 在建搜索索引前先解析页面
研究 | 文档 AI 研究人员 | 研究以数据为中心的解析模型 | 在中文和英文页面上试用这个模型

只需要从数字文件里取纯文本的人可以跳过它,因为那里不涉及页面图像。

用在哪里:

  • Windows、macOS 或 Linux 上,Python 配合 transformers 库
  • 接收页面图像、需要返回文字的流水线
  • 文档解析的研究环境
Use case | Who | What they get back
读取页面 | 数据团队 | 从页面图像读出的文字
为搜索解析 | 开发者 | 适合建索引的页面内容

如何设置:

  • 你电脑上的 Python
  • transformers 库
  • 约 2.3 GB 的磁盘空间,用于 BF16 权重
  1. 安装 Hugging Face hub 软件包。
  2. 下载模型文件。
  3. 按模型卡片上的运行步骤,用 transformers 加载模型。
pip install -U huggingface_hub
hf download opendatalab/MinerU2.5-Pro-2605-1.2B

如何使用:通过 transformers 把一张文档页面的图像发给模型,读取它返回的文字。这里提供的卡片文字没有运行代码,所以确切的提示词和调用方式请看完整的模型卡片。

示例:你有一页中文或英文的扫描页。你加载模型,传入页面图像,读取它返回的文字。这里提供的卡片文字没有给出示例提示词或输出。

新手与专家:文档解析模型像人一样读页面图像,再把读到的内容写出来。第一步可以先下载文件,读完整的卡片找到正确的提示词,然后用一页清晰的页面试试。

它是 transformers 库里的图像加文字转文字模型,卡片指向一份技术报告了解细节。由于这里提供的文字很短,关于速度或准确度的说法在你读完那份报告之前都应视为未经证实。

文档页面图像
模型读取页面
返回文字
你检查结果

注意事项:

  • License: Apache 2.0。
  • Cost to run: 未提及。这些步骤不需要 API 密钥或付费服务。
  • Data it reaches: 它从 Hugging Face Hub 下载文件,然后读取你给它的页面图像。
  • Not for: 文档解析之外的用途。卡片没有提到其他用途。

Hugging Face 上的数据(2026年11月13日)

  • 任务:image text to text
  • 框架:transformers
  • 参数量:1.2B
  • Weights: about 2.3 GB in BF16; about 578 MB at 4-bit (estimate)
  • Formats: Safetensors
  • 最近 30 天下载:37,179
  • 点赞:115
  • 许可证:apache-2.0
  • 语言:zh, en
  • Quantized versions: 7
  • Fine-tunes: 3
  • 标签:transformers, safetensors, qwen2_vl, image-text-to-text, conversational

链接

  • 模型:https://huggingface.co/opendatalab/MinerU2.5-Pro-2605-1.2B
  • 文件:https://huggingface.co/opendatalab/MinerU2.5-Pro-2605-1.2B/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件:

pip install -U huggingface_hub
hf download opendatalab/MinerU2.5-Pro-2605-1.2B

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。

文件
README.md  4 KB

1 个文件,共 4 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-13

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Surya 2.5 GGUF共有 image-text-to-text · conversational · transformers126,2328589Mopenrail
waqf-ocr-hand-written-v1共有 image-text-to-text · conversational · safetensors2667959Mapache-2.0
数据为 Mindket 在 2026-11-13 读取的数值。

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