От Tesseract к мультимодальному безумию
Вы когда-нибудь пытались заставить нейросеть прочитать таблицу с налогами? Или техническую схему с кучей мелкого текста? Обычный OCR спотыкается на втором абзаце. GLM-OCR не просто читает текст — она его понимает. И делает это так, что старые модели выглядят как слепые котята.
Вот вам проблема: большинство VLM моделей ломаются на сканах документов. Они видят картинку, но текст для них — просто набор пикселей. GLM-OCR решает эту проблему кардинально другим подходом.
Архитектура, которая не боится таблиц
В основе GLM-OCR лежит трехэтапный пайплайн, который напоминает работу опытного архивариуса. Сначала он смотрит на документ целиком, потом изучает детали, и только потом начинает читать.
Этап 1: CogViT энкодер — зрение с пониманием
CogViT (Cognitive Vision Transformer) — это не просто очередной Vision Transformer. Это энкодер, который учился на миллионах документов разного типа. В отличие от обычных ViT, CogViT умеет:
- Определять тип документа (счет, договор, техническая схема) по первым 50 патчам
- Выделять структурные элементы: таблицы, списки, заголовки, подписи
- Понимать иерархию текста даже без его чтения
На 03.02.2026 используется CogViT-3B — третья версия модели, которая в 4 раза эффективнее предыдущей на документах со сложной версткой.
Этап 2: Кросс-модальный коннектор, который не путает текст с картинкой
Здесь происходит магия. Визуальные эмбеддинги от CogViT преобразуются в токены, которые языковая модель может понять. Но не просто так — с сохранением пространственной информации.
Представьте: в документе есть таблица с ценами. Обычные модели видят её как набор ячеек. GLM-OCR понимает, что это таблица, где первый столбец — товары, второй — количество, третий — цена. И сохраняет эти отношения.
Важный нюанс: кросс-модальный коннектор в GLM-OCR обучался отдельно на задачах document understanding. Это не универсальный преобразователь «картинка-текст», а специализированный инструмент для документов.
Этап 3: GLM-V с Multi-Token Prediction — читаем сразу всё
Вот где начинается самое интересное. GLM-V (модификация GLM-4 для vision tasks) использует Multi-Token Prediction loss. Проще говоря: модель учится предсказывать не один следующий токен, а сразу несколько.
Зачем это нужно? В документах есть устойчивые структуры: «ИНН:», «Дата:», «Сумма:». Multi-Token Prediction позволяет модели выучивать эти паттерны целиком, а не по кусочкам.
| Модель | Подход к предсказанию | Точность на сложных документах |
|---|---|---|
| Обычные LLM | Next-token prediction | 45-60% |
| GLM-OCR (старая версия) | Next-token prediction | 78% |
| GLM-OCR 2026 | Multi-Token Prediction | 94% |
Multi-Token Prediction: гениально или избыточно?
Когда я впервые увидел Multi-Token Prediction в GLM-OCR, моя реакция была: «Зачем усложнять?». Но потом попробовал распознать юридический документ с кучей стандартных формулировок.
Обычная модель генерировала: «До-го-во-р №...». GLM-OCR выплёвывала сразу: «Договор № 245-ЛС от 15.02.2026». Целиком. Без пауз.
Это работает потому, что в документах слишком много повторяющихся паттернов. Multi-Token Prediction loss учит модель не гадать по буквам, а вспоминать целые фразы, которые она видела в похожих контекстах.
PP-DocLayout-V3: когда одного OCR мало
GLM-OCR использует PP-DocLayout-V3 для сегментации документа. Это не просто детектор текстовых блоков — это система, которая понимает логическую структуру документа.
PP-DocLayout-V3 умеет:
- Различать основной текст и побочные элементы (номера страниц, колонтитулы)
- Определять связи между элементами (заголовок → подзаголовок → текст)
- Распознавать таблицы как единые структуры, а не как набор ячеек
- Обрабатывать документы с поворотом или искажениями
Без этой системы даже самая умная языковая модель будет путаться в расположении элементов. PP-DocLayout-V3 создаёт карту документа, по которой GLM-V потом ориентируется.
Сравнение с альтернативами: кто кого?
На рынке 2026 года есть три типа конкурентов GLM-OCR:
1. Классические OCR движки (Tesseract 5.3, EasyOCR)
Они всё ещё живы. И для простых задач — даже хороши. Но попробуйте дать им документ со сложной версткой. Результат будет похож на текст после землетрясения.
GLM-OCR против них — как Ferrari против телеги. Да, телега довезёт. Но какой ценой?
2. Универсальные мультимодальные модели (Qwen-VL-2.5, GLM-Image 4V)
Эти модели умеют всё: описать картинку, ответить на вопросы по графику, прочитать текст. Проблема в том, что они не специализируются на документах. GLM-Image отлично работает с картинками, но документы — её слабое место.
GLM-OCR делает одну вещь, но делает её идеально. Как хирург-кардиолог против терапевта.
3. Коммерческие решения (AWS Textract, Google Document AI)
Они работают хорошо. Иногда даже очень хорошо. Но у них есть три проблемы: цена, зависимость от интернета и чёрный ящик. GLM-OCR можно развернуть локально, дообучить на своих документах и понять, почему она приняла то или иное решение.
Если вам нужно обрабатывать конфиденциальные документы или у вас специфический формат (например, медицинские карты), open-source решение вроде GLM-OCR — единственный разумный выбор.
Кому нужна эта сложность?
GLM-OCR — инструмент не для всех. Если вам нужно просто распознать текст с фотографии паспорта, берите что-то попроще. Но есть случаи, где без неё не обойтись:
Юридические компании
Договоры, исковые заявления, судебные решения. В этих документах важна не просто последовательность слов, а их юридическая сила. GLM-OCR сохраняет структуру, нумерацию пунктов, ссылки между разделами.
Финансовый сектор
Банковские выписки, налоговые отчёты, бухгалтерские балансы. Таблицы внутри таблиц, формулы, перекрёстные ссылки. Обычный OCR здесь просто сдаётся.
Научные исследования
Статьи с формулами, схемы с подписями, техническая документация. GLM-OCR понимает, что формула — это не текст, а математическое выражение. И обрабатывает её соответственно.
Архивы и библиотеки
Старые документы с плохим качеством, рукописные пометки, повреждённые страницы. Multi-Token Prediction здесь спасает ситуацию — модель достраивает недостающие части по контексту.
Как интегрировать GLM-OCR в свой проект
Технически GLM-OCR — это не одна модель, а целый пайплайн. Развернуть его локально сложнее, чем запустить Tesseract. Но результат того стоит.
1Подготовка инфраструктуры
Вам понадобится GPU с минимум 16GB памяти. На CPU GLM-OCR будет работать в 50 раз медленнее. Docker-образ с предустановленными зависимостями — самый простой путь.
2Дообучение на своих данных
GLM-OCR поставляется с весами, обученными на общих документах. Но если у вас специфический формат (например, медицинские рецепты или инженерные чертежи), лучше дообучить модель. Процесс занимает 2-3 дня на датасете из 10-20 тысяч документов.
3Интеграция с RAG системами
Вот где начинается настоящая магия. GLM-OCR не просто извлекает текст — она сохраняет структуру документа. Это критически важно для локального RAG систем, которые работают с миллионами документов.
Представьте: вы ищете в базе договоров все соглашения с определённой суммой. Обычный RAG будет искать по тексту. Система с GLM-OCR поймёт, что сумма — это отдельное поле в структуре документа, и поиск станет в разы точнее.
Ограничения, которые бесят
GLM-OCR не идеальна. Вот что раздражает больше всего:
Требует GPU. Серьёзно, на 2026 год это всё ещё проблема. Хотите обрабатывать документы в реальном времени? Готовьте мощную видеокарту или платите за облачные вычисления.
Медленная на длинных документах. 100-страничный PDF будет обрабатываться минутами. Не секундами — минутами. Если вам нужна скорость, придётся разбивать документы на части и обрабатывать параллельно.
Плохо работает с рукописным текстом. Да, она лучше, чем большинство конкурентов. Но всё ещё далека от идеала. Если у вас архив рукописных писем — готовьтесь к ошибкам.
Сложная кастомизация. Хотите добавить поддержку нового типа документов? Придётся разбираться в тонкостях обучения мультимодальных моделей. Это не Tesseract, где можно просто добавить словарь.
Будущее, которое уже наступило
GLM-OCR показывает, куда движется область document understanding. Это не просто «распознать текст» — это «понять документ». Со всеми его сложностями, связями и контекстом.
Через год-два такой подход станет стандартом. А те, кто сейчас инвестирует в интеграцию GLM-OCR в свои системы, окажутся на шаг впереди конкурентов.
Мой совет? Если вы работаете со сложными документами в больших объёмах — начинайте экспериментировать с GLM-OCR сейчас. Да, это сложно. Да, требует ресурсов. Но когда ваши конкуренты будут мучиться с LLM, которые врут о документах, у вас уже будет система, которая действительно понимает, что читает.
Последнее предупреждение: не пытайтесь использовать GLM-OCR для простых задач. Это как стрелять из пушки по воробьям. Но для сложных документов — лучше инструмента на 2026 год просто нет.
