Datalab відкрила код Lift: 9B-модель для вилучення даних з PDF
Datalab опублікувала Lift — 9B-модель для вилучення структурованих даних за JSON Schema з документів. Точність 90,2%, медіана 9,5 с.
Datalab відкрила вихідний код Lift — 9B-моделі для вилучення структурованих даних із документів.
За заявою розробників, модель демонструє 90,2% точності на їхньому бенчмарку проти 91,3% у Gemini 3.5 Flash і помітно випереджає спеціалізовані опенсорс-рішення на кшталт NuExtract3 (81,5%).
Lift уміє вилучати дані за JSON Schema, а медіанний час обробки становить 9,5 секунди.
Для запуску достатньо: pip install lift-pdf
Коментарі
Дайджест щотижня
Найкраще про vibe coding, AI-агентів та open source — раз на тиждень, без спаму.
Схожі статті
Всі статтіНовий open-source RAG: корпус у 40 разів менший і пошук точніший
Open-source підхід до RAG: стискає корпус у 40 разів, зменшує токени на запит у 3 рази та підвищує релевантність векторного пошуку у 2,3 раза.
5 open-source no-code платформ для LLM, RAG та AI-агентів
Огляд 5 open-source no-code платформ для створення LLM, RAG і AI-агентів: AutoAgent, AnythingLLM, Open Agent Platform, Sim та Dify.
Codex-Orchestration: оркестрація Fable 5, Sol та інших моделей у Codex
Плагін Codex-Orchestration дозволяє призначати ролі моделям (Fable 5, Sol тощо) і керувати маршрутизацією в Codex. Open-source.