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Apache-2.0
许可证
Python
语言
2024-09-17
创建时间
2026-03-25
最近更新

项目能做什么

用于将 PDF 转换为线性文本的工具包,专为 LLM 训练和数据集构建设计。
来源:基于仓库元数据 · 内容以仓库实际 README 为准

使用说明 查看原始 README 原仓库文档

中文使用说明暂未生成。下面保留原仓库 README 摘录,命令与配置均以原文为准。
原始 README 摘录(英文原文,节选前 3000 字符)
<div align="center">
  <img width="350" alt="olmocr-2-full@2x" src="https://github.com/user-attachments/assets/24f1b596-4059-46f1-8130-5d72dcc0b02e" />
<hr/>
</div>
<p align="center">
  <a href="https://github.com/allenai/OLMo/blob/main/LICENSE">
    <img alt="GitHub License" src="https://img.shields.io/github/license/allenai/OLMo">
  </a>
  <a href="https://github.com/allenai/olmocr/releases">
    <img alt="GitHub release" src="https://img.shields.io/github/release/allenai/olmocr.svg">
  </a>
  <a href="https://arxiv.org/abs/2502.18443">
    <img alt="Tech Report v1" src="https://img.shields.io/badge/Paper_v1-olmOCR-blue">
  </a>
  <a href="https://arxiv.org/abs/2510.19817">
    <img alt="Tech Report v2" src="https://img.shields.io/badge/Paper_v2-olmOCR-blue">
  </a>
  <a href="https://olmocr.allenai.org">
    <img alt="Demo" src="https://img.shields.io/badge/Ai2-Demo-F0529C">
  </a>
  <a href="https://discord.gg/sZq3jTNVNG">
    <img alt="Discord" src="https://img.shields.io/badge/Discord%20-%20blue?style=flat&logo=discord&label=Ai2&color=%235B65E9">
  </a>
</p>

A toolkit for converting PDFs and other image-based document formats into clean, readable, plain text format.

Try the online demo: [https://olmocr.allenai.org/](https://olmocr.allenai.org/)

Features:
 - Convert PDF, PNG, and JPEG based documents into clean Markdown
 - Support for equations, tables, handwriting, and complex formatting
 - Automatically removes headers and footers
 - Convert into text with a natural reading order, even in the presence of
   figures, multi-column layouts, and insets
 - Efficient, less than $200 USD per million pages converted
 - (Based on a 7B parameter VLM, so it requires a GPU)

### News
 - October 21, 2025 - v0.4.0 - [New model release](https://huggingface.co/allenai/olmOCR-2-7B-1025-FP8), boosts olmOCR-bench score by ~4 points using synthetic data and introduces RL training.
 - August 13, 2025 - v0.3.0 - [New model release](https://huggingface.co/allenai/olmOCR-7B-0825-FP8), fixes auto-rotation detection, and hallucinations on blank documents.
 - July 24, 2025 - v0.2.1 - [New model release](https://huggingface.co/allenai/olmOCR-7B-0725-FP8), scores 3 points higher on [olmOCR-Bench](https://github.com/allenai/olmocr/tree/main/olmocr/bench), also runs significantly faster because it's default FP8, and needs much fewer retries per document.
 - July 23, 2025 - v0.2.0 - New cleaned up [trainer code](https://github.com/allenai/olmocr/tree/main/olmocr/train), makes it much simpler to train olmOCR models yourself.
 - June 17, 2025 - v0.1.75 - Switch from sglang to vllm based inference pipeline, updated docker image to CUDA 12.8.
 - May 23, 2025 - v0.1.70 - Official docker support and images are now available! [See Docker usage](#using-docker)
 - May 19, 2025 - v0.1.68 - [olmOCR-Bench](https://github.com/allenai/olmocr/tree/main/olmocr/bench) launch, scoring 77.4. Launch includes 2 point performance boost in olmOCR pipeline due to bug fixes with prompts.
 - M
阅读完整原文

项目深度分析 规则生成(AI 未配置)

综合评分 50.3 分。该项目在“个人可实施性”维度得 15 分,“付费可能性”维度得 52.0 分,差异化空间 70.0 分(评分依据见评分卡)。

将 olmocr 改造为垂直场景 SaaS

产品构想保留核心能力,针对某一类用户(如某行业团队)做托管版,收取月费。
目标用户有该需求的中小团队 / 独立站长
难度/周期较高 · 2~4 周(MVP)
收费模式订阅制(如 ¥29~99/月)
竞争风险需验证付费意愿;注意许可证合规
依据 数据支持的判断:许可证与关键词显示存在商用与付费场景

面向细分需求的二次开发产品

产品构想基于 olmocr 的核心能力,聚焦一个更窄的场景(如某平台、某行业)做差异化。
目标用户该细分场景用户
难度/周期中 · 2~6 周
收费模式买断制 / 订阅制 / 广告
竞争风险细分需求规模需验证
依据 AI 推测:基于项目主题标签的判断
以上为规则引擎基于仓库公开数据生成的参考结论,包含推测成分,不构成投资或创业承诺;配置 AI 后可获得更深入的分析。
报告会保存到 个人中心

竞品与相似项目 GitHub Search 真实检索

项目中文简介Stars语言
17794/olmocr_util 中文介绍暂未生成
7 Python
sarvamai/olmOCR-bench-sarvam-api 中文介绍暂未生成
5 Python
Unsiloed-AI/unsiloed-olmocr-benchmark 中文介绍暂未生成
Reproducible olmOCR-Bench harness for OCR/document-parsing s
5 Python
posicube-services/KolmOCR 中文介绍暂未生成
Korean olmOCR
4 HTML
以上为通过 GitHub 官方 Search API 检索的相似项目,功能差异与优劣势需进一步人工确认,配置 AI 后可生成对比分析。

项目优势与风险

技术成熟度创建于 2024-09-17,最近推送 2026-03-25,发布过 44 个 Release
社区活跃Star 19,821 / Fork 1,655 / Issue 93(数据支持,可自行核实)
许可证Apache-2.0
主要风险上游项目方向可能变化;同赛道竞争者较多(见竞品表);热度与需求不完全等价

安装与使用

此项目未提供 Docker 镜像,安装步骤以原仓库 README 为准(涉及依赖安装与环境配置,对新手门槛较高)。