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Xiaomi-OCR-0 小米开源的轻量级多模态文档理解模型

灵犀编辑部 2026-11-03 1 阅读

Xiaomi-OCR-0是什么

Xiaomi-OCR-0 是小米开源的 0.8B 轻量级多模态文档理解模型,基于 Qwen3.5-0.8B 训练,集文档解析、关键信息抽取、OCR 视觉问答于一体。在Real5-OmniDocBench 95.24 分居首,OmniDocBench v1.6 96.83 分排第二,五项 OCR-VQA 均分 83.2 超越同级模型。Xiaomi-OCR-0 数据引擎采用专家共识标注与渲染校验,配套 MCP、Agent Skill 工具链,已落地小米手机超级小爱。

Xiaomi-OCR-0

Xiaomi-OCR-0的主要功能

  • 文档解析 :识别并还原文档中的正文、复杂表格与数学公式,按自然阅读顺序输出 Markdown/LaTeX 结构化结果。
  • 关键信息抽取(KIE) :针对发票、卡证等半结构化文档,按指定字段精准定位并输出 JSON 结构化数据。
  • OCR 视觉问答 :突破文字转写,支持对文档和图表进行跨元素检索、数值计算与语义推理问答。

Xiaomi-OCR-0的技术原理

  • 异构专家共识标注(ETC) :由 8 个架构、数据、策略各异的 OCR 专家模型对文档区域独立预测,按文本(NED)、表格(TEDS)、公式(CDM)分别计算两两一致度,选出共识度最高的三元组并取其中间众数作为伪标签;只有共识度 ≥0.9 的高置信样本直接进入训练集,从源头滤除单模型偏见。
  • 渲染引导校验(Render-Guided Refine-and-Judge) :对专家意见分歧的区域,用 Qwen3.5-122B-A10B 将候选解析结果重新渲染成图像,与原始区域做像素与结构级比对以定位行列错位、符号缺失等隐蔽缺陷,迭代修正最多 3 轮;仍不收敛的进入带完整校验历史的第二阶段诊断—修正—验证,最终需回到专家池重新达成共识才被采信。
  • 采样挖掘与定向合成 :训练配比由三个信号联合决定,专家共识度、模型自一致性、K-Means 语义聚类,据此分别构造 CPT 的广覆盖混合集与 RL 的重难例集;合成数据分覆盖驱动和失败驱动两路,且配方效果需在冻结验证集上验证后才采纳。
  • 渐进式三阶段训练 :先用 Q-Mask 文本锚定预训练建立文字内容与空间位置的细粒度对齐;再进行多任务 OCR 持续预训练,在同一自回归格式下扩展全页解析、区域识别、VQA 等任务覆盖;最后在挖掘出的难例上用 DAPO 式 Mix-RL 强化学习收尾,按任务类型路由奖励,以可验证奖励突破复杂版式与多步推理上限。
挖挖GitHub

如何使用Xiaomi-OCR-0

  • 获取代码 :克隆 GitHub 仓库 SeerRay-Lab/Xiaomi-OCR-0 并安装 requirements 中的依赖环境。
  • 下载权重 :从 Hugging Face SeerRay-Lab/Xiaomi-OCR-0 拉取 0.8B 模型权重文件。
  • 快速体验 :运行项目自带脚本启动浏览器交互式 Demo,上传文档图片即可在线试解析、抽取和问答。
  • 配置 Agent 调用 :将仓库中的 MCP 服务或 Agent Skill 接入你的智能体,实现识别屏幕/文档—提取字段—执行下一步的自动化流程。
  • 本地服务部署 :用 SGLang 或 vLLM 将模型部署为本地推理服务,供业务系统通过 API 调用。
  • 接入版面检测 :采用两阶段管线时,先用 PP-DocLayoutV3 检测文字/表格/公式区域,再逐区域送入 Xiaomi-OCR-0 识别并拼装成页级结果。
  • 编写指令 :以统一的 image–instruction–response 格式构造提示词,分别指定解析、KIE或 VQA 任务类型。

Xiaomi-OCR-0的核心优势

  • 极致参数效率 :仅 0.8B 参数即在 OmniDocBench v1.6 拿 96.83 分,0.8B–1.2B 专用模型已全面超越 GPT-5.2、Qwen3-VL-235B 等通用大模型。
  • 真实采集鲁棒性第一 :Real5-OmniDocBench 95.24 分居首,扫描、纸张弯曲、屏幕翻拍、光照不均、倾斜拍摄五种干扰场景全部领先。
  • 三能力一体化 :文档解析、关键信息抽取、OCR 视觉问答统一于单一模型,通过共享指令接口切换任务,无需拼接多个专用模型。
  • 数据引擎替代参数堆叠 :1.7 亿条样本由专家共识投票、渲染引导校验、失败驱动合成自动化产出,用数据质量换模型规模。
  • 课程学习正向迁移 :理解监督在解析成熟后反哺解析最高 +0.64 分,实现轻量模型下的双重能力跃升。

Xiaomi-OCR-0的项目地址

  • 项目官网 :https://huggingface.co/spaces/xiaomi-research/Xiaomi-OCR-0
  • GitHub仓库 :https://github.com/xiaomi-research/Xiaomi-OCR-0
  • HuggingFace模型库 :https://huggingface.co/xiaomi-research/Xiaomi-OCR-0
  • arXiv技术论文 :https://arxiv.org/pdf/2609.36136

Xiaomi-OCR-0的同类竞品对比

对比维度 | Xiaomi-OCR-0(小米) | TeleOCR(阿里)

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对比维度 Xiaomi-OCR-0(小米) TeleOCR(阿里)
参数量 0.8B 1.2B
基座模型 Qwen3.5-0.8B Qwen3.5-1.2B
任务覆盖 解析 + KIE + OCR-VQA 三合一 侧重端到端文档解析
OmniDocBench v1.6 96.83(第 2) 96.87(第 1)
Real5-OmniDocBench 95.24(第 1) 未进对比前列
Wild-OmniDocBench 87.94(第 2) 88.53(第 1)
五项 OCR-VQA 均分 83.2 未主打该能力
表格能力 TEDS 95.11 TEDS 97.05(更强)
阅读顺序 Edit 0.122 Edit 0.122(持平)
中文古籍书法 73 分 未评测
开源生态 权重 + Demo + MCP + Agent Skill 开源权重
端侧落地 已融入小米手机”超级小爱” 通用部署为主

Xiaomi-OCR-0的应用场景

  • 即时生活凭证管理 :识别外卖取餐码、快递取件码、排队号等时效信息并上岛,在需要时一触即达。
  • 智能记账与账单整理 :一键从微信/支付宝账单详情中抽取金额、商户、时间与类别,自动生成记账记录。
  • 卡证票据结构化录入 :拍照或识屏提取身份证、银行卡、发票、护照等字段为 JSON,替代手动录入与核对。
  • 日程智能生成 :从群聊通知、活动海报中提取时间与地点,自动生成日程卡片并添加至日历。
  • 出行信息联动 :从聊天中提取航班号等行程信息,自动查询实时起降动态并推送提醒。
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