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GLM-OCR:正確×高速・×総合的
概要
👋 WeChatやDiscordコミュニティ📖に参加してください。GLM-OCRの技術レポート📍をチェックしましょう。GLM-OCRのAPIを活用してください。 GLM-OCRは、GLM-Vエンコーダ–デコーダアーキテクチャ上で構築された複雑な文書理解のためのマルチモーダルOCRモデルです。マルチトークン予測(MTP)損失と安定した全タスク強化学習を導入し、訓練効率、認識精度、一般化を向上させます。このモデルは、大規模な画像・テキストデータ上で事前学習されたCogViTビジュアルエンコーダ、効率的なトークンダウンサンプリングを備えた軽量クロスモーダルコネクタ、GLM-0.5B言語デコーダを統合しています。PP-DocLayout-V3に基づくレイアウト解析と並列認識の2段階パイプラインと組み合わせることで、GLM-OCRは多様なドキュメントレイアウトにおいて堅牢かつ高品質なOCR性能を提供します。 - : OmniDocBench V1で94.62点を達成。
概要(AI 翻訳)
GLM-OCR
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モデル紹介
GLM-OCRは、GLM-Vエンコーダ–デコーダアーキテクチャ上で構築された複雑な文書理解のためのマルチモーダルOCRモデルです。マルチトークン予測(MTP)損失と安定した全タスク強化学習を導入し、訓練効率、認識精度、一般化を向上させます。このモデルは、大規模な画像・テキストデータ上で事前学習されたCogViTビジュアルエンコーダ、効率的なトークンダウンサンプリングを備えた軽量クロスモーダルコネクタ、GLM-0.5B言語デコーダを統合しています。PP-DocLayout-V3に基づくレイアウト解析と並列認識の2段階パイプラインと組み合わせることで、GLM-OCRは多様なドキュメントレイアウトにおいて堅牢かつ高品質なOCR性能を提供します。
主な特徴
- 最先端性能:OmniDocBench V1.5で94.62点を獲得し、総合#1位、公式認識、テーブル認識、情報抽出など主要な文書理解ベンチマークで最先端の成果を提供します。
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README
以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。
GLM-OCR
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📍 Use GLM-OCR's API
Model Introduction
GLM-OCR is a multimodal OCR model for complex document understanding, built on the GLM-V encoder–decoder architecture. It introduces Multi-Token Prediction (MTP) loss and stable full-task reinforcement learning to improve training efficiency, recognition accuracy, and generalization. The model integrates the CogViT visual encoder pre-trained on large-scale image–text data, a lightweight cross-modal connector with efficient token downsampling, and a GLM-0.5B language decoder. Combined with a two-stage pipeline of layout analysis and parallel recognition based on PP-DocLayout-V3, GLM-OCR delivers robust and high-quality OCR performance across diverse document layouts.
Key Features
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State-of-the-Art Performance: Achieves a score of 94.62 on OmniDocBench V1.5, ranking #1 overall, and delivers state-of-the-art results across major document understanding benchmarks, including formula recognition, table recognition, and information extraction.
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Optimized for Real-World Scenarios: Designed and optimized for practical business use cases, maintaining robust performance on complex tables, code-heavy documents, seals, and other challenging real-world layouts.
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Efficient Inference: With only 0.9B parameters, GLM-OCR supports deployment via vLLM, SGLang, and Ollama, significantly reducing inference latency and compute cost, making it ideal for high-concurrency services and edge deployments.
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Easy to Use: Fully open-sourced and equipped with a comprehensive SDK and inference toolchain, offering simple installation, one-line invocation, and smooth integration into existing production pipelines.
News & Updates
- [2026.3.12] GLM-OCR SDK now supports agent-friendly Skill mode — just
pip install glmocr+ set API key, ready to use via CLI or Python with no GPU or YAML config needed. See: GLM-OCR Skill - [2026.3.12] GLM-OCR Technical Report is now available. See: GLM-OCR Technical Report
- [2026.2.12] Fine-tuning tutorial based on LLaMA-Factory is now available. See: GLM-OCR Fine-tuning Guide
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