LlamaIndex推出文档解析模型OCRia-1并公布推理优化
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2026年10月22日，LlamaIndex推出4B参数的文档解析视觉语言模型OCRia-1，面向复杂表格、图表及格式化文档的高精度结构化提取。该模型支持将复杂图表转换为HTML数据表，并可将数学公式转写为LaTeX格式。在性能方面，OCRia-1在ParseBench综合评测中取得87.4分，领先次优模型12.1分；训练上基于涵盖超100k页文档的数据集，采用监督微调结合可验证奖励强化学习（RLVR）完成优化。11月3日，LlamaIndex详解了OCRia-1的推理技术栈优化方案，在单张B200 GPU上将生成速度从约285 tokens/sec提升近10倍至约2800 tokens/sec。
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- 11月3日 03:10 · 1 件の報道LlamaIndex优化OCRia推理性能近10倍LlamaIndex 官方博客：LlamaIndex 详解 OCRia 推理技术栈：单张 B200 吞吐量提升近 10 倍
- 10月22日 19:00 · 1 件の報道LlamaIndex发布文档解析模型OCRia-1LlamaIndex 官方博客：LlamaIndex 推出 4B 文档解析视觉语言模型 OCRia-1
報道タイムライン
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- LlamaIndex 官方博客LlamaIndex 详解 OCRia 推理技术栈：单张 B200 吞吐量提升近 10 倍
LlamaIndex 详解了文档解析模型 OCRia-1 的推理优化方案，在单张 B200 GPU 上将生成速度从约 285 tokens/sec 提升近 10 倍至约 2800 tokens/sec。
- LlamaIndex 官方博客LlamaIndex 推出 4B 文档解析视觉语言模型 OCRia-1
LlamaIndex 推出 4B 参数的文档解析视觉语言模型 OCRia-1，面向复杂表格、图表与格式化文档的高精度结构化提取。该模型在 ParseBench 综合评测中取得 87.4 分，领先次优模型 12.1 分，并支持将复杂图表转换为 HTML 数据表以及将数学公式转写为 LaTeX。训练基于包含 100k+ 页文档的数据集，采用监督微调结合可验证奖励强化学习（RLVR）完成优化。
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