OpenDataLab @OpenDataLab_AI

🎉 Introducing NanaDraw – your AI-powered scientific diagram maker! Generate editable, publication-ready flowcharts, architecture diagrams, and illustrations in 5 minutes with simple text prompts. ✅ 4 smart modes: Auto/Draft/Generate/Assemble shannon.opendatalab.com/nanadraw

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● GitHub: github.com/opendatalab/Mi… ● HuggingFace: huggingface.co/spaces/opendat… ● ModelScope: modelscope.cn/models/OpenDat…

🚀 Now MinerU 3.1.0 Full integration with MinerU2.5-Pro ✅ Apache 2.0-based license (more business-friendly) ✅ Native DOCX/PPTX/XLSX parsing ✅ 8GB RAM handles 10k+ pages ✅ Multi-machine/multi-card, high concurrency From a tool to industrial-grade parsing infrastructure #MinerU

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👉 GitHub: github.com/opendatalab/Mi…

🚀 Introducing MinerU Document Explorer! Inspired by Karpathy’s LLM Wiki vision — build your dynamic, self-maintaining AI knowledge base beyond RAG. Parse PDFs/Word/PPT, auto-generate linked Wiki, precise extraction & full traceability. Lightweight, local, agent-native.

🚀MinerU2.5-Pro! Same 1.2B architecture, NO structural changes. 65.5M pages, diversity-aware sampling, cross-model verification, render-then-verify correction. Scores 95.69 on OmniDocBench v1.6, outperforming larger models. Built for real-world use Now open-sourced! #MinerU

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MinerU just got upgraded. Welcome 2.5 pro!

结果就是在 OmniDocBench v1.5 上, 0.9B 参数 + 2.5K 视觉 token 就拿下了 92.62 的综合分, 文本/公式/表格/阅读顺序四项全部拿到了 SOTA 的成绩. 超过了 Gemini-2.5 Pro (88.03), Qwen2.5-VL-72B (87.02), MinerU2.5 (90.67). 推理速度也比其他的模型快, 而且显存占用更少. 论文证明了观点：在大模型时代, 精巧的工程设计 + 高质量数据可以让小模型达到甚至超越大模型的水平. 论文对整个 OCR 领域都有很大的启发意义👍.

Struggling with messy receipts & invoices? 🧾 #MinerU Skills delivers zero-code receipt parsing. Automatically locate, split & extract key data—amounts, dates, items—with high accuracy. Structured output ready for storage & reconciliation. Full workflow tutorial video now live!

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Tired of messy PDF outputs? 📄 #MinerU Skills let you process papers with zero code. Parse layouts, formulas, tables & OCR in one click. Batch 50+ papers to clean Markdown, keep LaTeX & tables perfectly. Connect to RAG/knowledge base effortlessly. Full tutorial video out now!

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🚀#OpenDataLab’s AI-ready database #Sciverse Launched! Powering #AGI4S with a 3-layer system (Sci-Base/Sci-Align/Sci-Evo). ✅25M+ parsed literatures, 600B+ high-quality tokens via ＃MinerU ✅18M+ protein sequences, 6M+ chemical reactions 👉Explore: sciverse.opendatalab.com

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Paper: huggingface.co/papers/2603.22… GitHub: github.com/opendatalab/Mi…

🚀New from #OpenDataLab: MinerU-Diffusion! We redefine document OCR as inverse rendering via diffusion decoding, replacing slow autoregressive generation. ✅ Up to 5.1× faster inference ✅ Stronger visual structure modeling ✅ Stable in challenging scenarios Try it & star us!

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Free open-source PDF parser MinerU now offers Skills, MCP Server, dual-mode API, cross-platform CLI/SDK, and RAG plugins. One sentence lets AI read PDFs easily! 🦞MinerU skills clawhub.ai/MinerU-Extract… 👉Dev-ecosystem Usage Guide mineru.net/ecosystem

🚀Big Update! MinerU has adapted to 10+ computing power platforms 💯99% accuracy in capturing PDF/web elements 💪OmniDocBench adopted by Gemini3/DeepSeek as authoritativee benchmark 👉Explore: github.com/opendatalab/mi…; mineru.net/OpenSourceTool… 🏆MDIC: mineru.net/MDIC2026

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🚀2026 MinerU Data Intelligence Challenge is LIVE! 🌐Rooted in AGl4S with 3 competitive tracks. 🏆Win 2M RMB rewards (1M cash + 1M computing power). Present at WAIC 2026. 🔥Conquer unstructured data challenges now! 👉Sign up: mineru.net/MDIC2026

MinerU2.5 is a compact 1.2B VLM with a smart two-stage, coarse-to-fine pipeline (global layout → native-res crops) that delivers state-of-the-art doc parsing with low compute.

@williamcri82977 可以尝试一下MinerU2.6

MinerU2.5 正式发布 🎉，这个参数规模仅 1.2B 的视觉-语言模型，通过创新的解耦架构和数据引擎，实现 SOTA 准确率，同时显著降低计算开销！！团队也公布了技术报告，一起看看它的模型组成、训练细节和实战表现 👇 1. 背景与挑战 文档不同于自然图像，具有高分辨率（常超数千像素）、内容密集（文本密集）和结构复杂（多列布局、跨页元素）等特性。这些导致传统 OCR 系统面临三大难题： · 分辨率需求：需原生分辨率处理以捕捉细粒度细节，但全图编码产生 O(N²) 复杂度的高 token 冗余。 · 效率与鲁棒性：长文档易引发 VLM 幻觉，参数效率低，处理慢。 · 数据瓶颈：现有数据集多样性不足、样本不均衡、标注质量参差。 现有方法分两类： · 传统管道式（e.g., Marker, MinerU）：模块化分解（布局检测→阅读顺序→内容识别），可解释但易误差传播，维护复杂。 · 端到端VLM（e.g., GOT, Qwen2.5-VL）：语义强但高分辨率下效率低，易在长文档中幻觉。 MinerU2.5 针对这些痛点，提出解耦策略，结合管道效率与 VLM 准确性。 2. 核心方法 MinerU2.5 的核心是粗到细的两阶段解析策略，将全局布局分析与局部内容识别解耦，避免全图高成本编码。模型架构基于 Qwen2-VL 框架，包括： · 视觉编码器：675M 参数的 NaViT（Native-Resolution ViT），支持动态分辨率和 2D-RoPE 位置编码，适应裁剪区域的任意宽高比。 · 语言解码器：0.5B 参数的 Qwen2-Instruct，替换为 M-RoPE 以提升多分辨率泛化。 · Patch Merger：像素重排（pixel-unshuffle）合并相邻视觉t oken，平衡效率与性能。 两阶段解析流程： · 阶段I：布局分析 - 在下采样图像（e.g., 1036px）上快速全局检测元素边界、类型（文本/表格/公式/图像）和阅读顺序。输出结构化提示（如 <|box_start|> 坐标 <|ref_start|> 类型 <|ref_end|>），计算成本低。 · 阶段II：内容识别 - 基于布局结果，从原高分辨率图像裁剪关键区域（e.g., 1715px×154px），并行解码文本、公式和表格。使用专用提示，保留细粒细节，避免冗余。 训练配方（三阶段）： · 阶段0：模态对齐 - 使用图像-文本对预训练视觉-语言融合。 · 阶段1：文档解析预训练 - 大规模语料覆盖布局、OCR、公式/表格识别。 · 阶段2：微调 - 任务特定优化，融入数据增强（如旋转、噪声）提升鲁棒性。 数据引擎（创新亮点）：闭环系统生成多样化语料。 · 工作流： curation（收集 PDF /扫描件）→预训练/微调数据集构建→任务重构（布局/公式/表格增强标注）。 · 关键技术：迭代挖掘（inference consistency），通过模型自一致性过滤高质量样本；针对公式（混合中英）、表格（无边框/旋转）生成合成数据。 · 规模：数百万级语料，确保覆盖学术/金融/教科书等文档类型。 部署上，支持 Markdown 输出，便于下游集成；推理效率比端到端 VLM 高10倍。 3. 实验评测结果 在全文档解析基准 OmniDocBench 上，MinerU2.5 刷新记录： · 整体性能：1-Edit 得分 95+，超越通用 VLM（如 Gemini-2.5 Pro 90+、Qwen2.5-VL-72B 92+）和领域模型（如 MonkeyOCR 88+、PP-StructureV3 85+）。 · 元素级：文本块98%、公式97%、表格96%、阅读顺序95%；TEDS/CDM 指标领先5-10%。 · 子任务：布局分析（DocLayNet mAP 85+）、表格（PubTabNet TEDS 95+）、公式（Marmot 准确率92+），均 SOTA。 · 效率：1.2B 参数下，处理高分辨率文档只需秒级，远低于 72B 模型。 定性示例展示其在复杂 PDF（如多列学术文、无边框表）上的优势，优于前版 MinerU 和竞品。 4. 意义与展望 MinerU2.5 以轻量设计桥接效率与准确，特别适用于高密度文档场景，推动 OCR 向实用化演进。其解耦范式可扩展至其他多模态任务，数据引擎则为数据稀缺领域提供范例。未来可探索更强 LM 集成或实时部署。开源代码和模型便于复现与迭代。

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testing MineU, 1.2B VLM for 'efficient' document parsing. its not heavy, im really optimistic. huggingface.co/opendatalab/Mi…