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MiniCPM-OCR 1.0, 문서 인식 속도 1위 주장에 붙은 시험 조건

OpenBMB가 문서의 글자와 표, 수식, 차트 등을 처리하는 13억 파라미터 OCR 모델 MiniCPM-OCR 1.0을 공개했습니다. RTX 5090에서 문서 이미지 1,651장을 처리한 시험에서는 초당 1.217페이지를 기록했지만, 비교 결과를 독립 재현하는 데 필요한 평가 스크립트와 세부 버전 정보는 아직 공개 문서에 빠져 있습니다.

본문

OpenBMB의 MiniCPM-OCR 1.0은 중국어와 영어 문서에서 글자뿐 아니라 표, 수식, 차트, 도장과 지정 정보 추출까지 처리하는 13억 파라미터 모델입니다. 모델 카드에서 내세운 성능과 속도는 특정 벤치마크와 하드웨어 설정에 따른 결과입니다. 공개된 조건과 재현 자료의 범위를 함께 보면 어떤 성능을 주장하는지, 외부에서 결과를 어디까지 확인할 수 있는지 알 수 있습니다.

초당 1.217페이지는 특정 GPU와 동시성 설정의 결과입니다

OpenBMB는 NVIDIA GeForce RTX 5090에서 OmniDocBench v1.6 이미지 1,651장을 모두 사용하고, 이미지 단위 동시성을 1로 설정해 모델별 처리량을 비교했습니다. 각 시스템은 가속 설정을 사용했습니다. 이 시험에서 MiniCPM-OCR 1.0은 초당 1.217페이지를 처리했습니다. 같은 조건의 표에는 GLM-OCR이 1.179페이지, PaddleOCR-VL-1.6이 0.818페이지, MinerU2.5-Pro가 0.336페이지로 기재됐습니다.

여기서 동시성 1은 한 번에 한 페이지 이미지를 처리한다는 뜻입니다. 페이지 안에서 나뉜 인식 영역은 동시에 처리할 수 있습니다. 같은 RTX 5090과 같은 이미지 묶음으로 모델의 이미지 단위 동시성을 8로 높인 별도 시험에서는 초당 2.133페이지를 기록했습니다. 페이지 구성과 실행 백엔드, 하드웨어, 동시성 설정에 따라 실제 처리량이 달라진다는 점도 OpenBMB가 밝힙니다.

벤치마크마다 다른 평가 데이터와 채점 방식

OpenBMB는 Real5-OmniDocBench에서 93.68점을 제시하고 OmniDocBench v1.6, Wild-OmniDocBench, olmOCR-Bench에서도 선두권 성적을 주장합니다. 또 네 벤치마크 점수를 같은 비중으로 평균해 종합 성능을 계산합니다. 벤치마크마다 데이터와 채점 방식이 달라 점수끼리 직접 비교할 수는 없습니다.

재현 가이드는 Real5 평가에서 OmniDocBench v1.5의 주석과 채점 절차를 재사용하고, 스캔과 휘어진 페이지, 화면 촬영, 조명, 기울어짐 등 다섯 시나리오 점수를 같은 비중으로 합산한다고 설명합니다. 다만 가이드에는 완전한 평가 스크립트와 정확한 버전, 시간 측정 범위가 추가될 예정이라고 적혀 있습니다. DSpark 가속으로 처리 효율이 55% 향상됐다는 주장도 있지만, 이를 재현할 전체 비교 명령과 실행 로그는 가이드에 아직 없습니다. 따라서 공개 자료는 비교 조건과 채점 개요를 제공하지만, 제3자가 같은 결과를 그대로 재현하는 데 필요한 정보까지 갖추지는 않았습니다.

문서에서 구조화된 결과까지 만드는 구성

모델은 SigLIP 비전 인코더와 Qwen3.5 언어 모델을 결합했으며 MiniCPM-V 4.6을 기반으로 OCR용 학습을 거쳤습니다. SDK를 사용하는 문서 파싱 흐름에서는 PP-DocLayoutV3가 페이지 레이아웃을 찾고, MiniCPM-OCR이 영역별 내용을 읽은 뒤 읽기 순서에 맞춰 Markdown으로 조립합니다. SDK는 표를 HTML로, 수식을 LaTeX로 출력하며 지정한 항목은 JSON으로 추출하도록 지원합니다.

가중치와 코드, 문서는 Apache License 2.0으로 공개됐습니다. 모델 카드에는 vLLM, SGLang, llama.cpp, Ollama 등 실행 백엔드와 양자화 모델도 안내돼 있습니다. 다만 모델의 실제 메모리 요구량과 운영 환경별 처리량은 이 시험의 RTX 5090 결과만으로 정해지지 않습니다.

자료: Hugging Face, OpenBMB GitHub / 정리·해설: Trawling

참고 자료

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