2月3日，智谱正式发布并开源GLM-OCR。
据介绍，该模型仅0.9B参数规模，支持vLLM、SGLang和Ollama部署，显著降低推理延迟与算力开销，适合高并发与边缘部署。
据介绍，该模型仅0.9B参数规模，支持vLLM、SGLang和Ollama部署，显著降低推理延迟与算力开销，适合高并发与边缘部署。
官方表示，在训练策略方面，GLM-OCR率先将多Tokens预测损失（MTP）引入OCR模型训练过程，以增强损失信号密度并提升模型学习效率。
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2月3日，智谱正式发布并开源GLM-OCR。
据介绍，该模型仅0.9B参数规模，支持vLLM、SGLang和Ollama部署，显著降低推理延迟与算力开销，适合高并发与边缘部署。
据介绍，该模型仅0.9B参数规模，支持vLLM、SGLang和Ollama部署，显著降低推理延迟与算力开销，适合高并发与边缘部署。
官方表示，在训练策略方面，GLM-OCR率先将多Tokens预测损失（MTP）引入OCR模型训练过程，以增强损失信号密度并提升模型学习效率。
