AnswersPublished19 sources
OXR-1.0 zet documenten om in gegevens voor AI
OXR 1.0 is een documentparser met 1,3 miljard parameters die pdf’s en documentafbeeldingen omzet in Markdown of JSON, inclusief informatie over de plek van onderdelen op de pagina. SoMark meldt hoge scores op drie benchmarks en een vlotte verwerking, maar die resultaten garanderen niet dat het model ook met jouw doc...
Gepubliceerd doorBewerkt met GPT-6 LunaAfbeeldingen gegenereerd met GPT Image 2
Research answer
Key takeaways
- OXR 1.0 is een documentparser met 1,3 miljard parameters die pdf’s en documentafbeeldingen omzet in Markdown of JSON, inclusief informatie over de plek van onderdelen op de pagina.
- SoMark meldt hoge scores op drie benchmarks en een vlotte verwerking, maar die resultaten garanderen niet dat het model ook met jouw documenten goed overweg kan.
- De code en modelgewichten zijn beschikbaar, maar de licentie bevat aanvullende voorwaarden.
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is SoMark’s open-source OXR-1.0 (Optical Everything Recognition), announced by the Chinese document-intelligence team in October 2026,. Article summary: OXR-1.0 (“Optical Everything Recognition”) is SoMark’s 1.3-billion-parameter document-parsing model, announced in October 2026, that converts PDFs and document images into Markdown or JSON with layout coordinates—not jus. Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fak
SoMarks OXR-1.0 is een documentparser met 1,3 miljard parameters. Het model zet pdf’s en afbeeldingen van documenten om in Markdown of JSON en neemt daarbij coördinaten op die aangeven waar onderdelen op de pagina staan. Zo kan de uitvoer voor systemen met retrieval-augmented generation (RAG) of AI-agents bruikbaarder zijn dan gewone OCR-tekst. De benchmarkresultaten zijn veelbelovend, maar blijven claims die je het best met je eigen documenten toetst.4
5
7
Wat doet OXR-1.0?
OXR is bedoeld om documentinhoud uit te lezen en tegelijk informatie over de positie ervan op de pagina te bewaren. SoMark zegt dat het model 13 soorten documentelementen herkent. In de projectinformatie worden onder meer tabellen, formules, codeblokken, stempels, chemische vergelijkingen en chemische structuren genoemd, voorzien van coördinaten in een kader.4
5
Die structuur kan vervolgsoftware helpen onderscheid te maken tussen bijvoorbeeld een tabel en een alinea, of tekst te koppelen aan de plek waar die in het brondocument staat. Of dat in de praktijk goed genoeg werkt, hangt af van de structuren en leesvolgorde die jouw toepassing nodig heeft. Een hoge positie op een benchmark zegt niet automatisch hoe het model elk type document verwerkt.
Verwisselbare layoutanalyse en training op fouten
SoMark omschrijft de layoutanalyse van OXR als onafhankelijk en verwisselbaar. Een team kan dus een andere layoutmodule kiezen die beter aansluit bij de eigen documenten. Ook een beschrijving van een derde partij noemt de layoutanalyse een afzonderlijk onderdeel dat vervangen kan worden.8
22 Dat kan interessant zijn bij documenten met een afwijkende opmaak, maar test de gekozen module ook op herkenning en leesvolgorde.
SoMark beschrijft daarnaast een proces van recursieve zelfverbetering tijdens de nabewerking van het model. Volgens het bedrijf helpen fouten bij documentanalyse om verbeterpunten te vinden. Een tweede beschrijving vermeldt het gebruik van een extern vision-language model en het groeperen van foutgevallen.7
8 Dit gaat over de training van het model; het betekent niet dat een geïnstalleerde versie vanzelf leert van ieder document dat zij verwerkt.
Wat zeggen de benchmarks en snelheidsclaims?
In een gepubliceerde vergelijking van SoMark haalt OXR-1.0 97,18 op OmniDocBench, 87,84 op olmOCR-Bench en 87,76 op DocParsingBench. Daarmee staat het model in die vergelijking bovenaan. SoMark noemt ook een voorsprong bij het uitlezen van tabellen.1
5
Dit zijn benchmarkscores, geen algemeen nauwkeurigheidspercentage en geen garantie voor de documenten van een specifiek bedrijf. De cijfers gelden voor de modellen en evaluatieprotocollen in de vergelijking. Test OXR daarom op representatieve bestanden uit je eigen werkomgeving, waaronder documenten met complexe tabellen of meerdere kolommen, voordat je het in productie gebruikt.1
SoMark meldt ook hoge verwerkingssnelheden. In een vergelijkingssnapshot staat een snelheid van 557,77 native tokens per seconde en 0,990373 pagina per seconde. Andere berichtgeving noemt een test waarin 100 pagina’s in ongeveer 101 seconden werden verwerkt.1
31 Zie dit als gerapporteerde resultaten, niet als een belofte dat OXR op andere hardware, documenttypen of instellingen even snel zal zijn.
Beschikbaarheid en licentie
De code van OXR staat op GitHub en de modelgewichten zijn beschikbaar via Hugging Face.4
13 Lees de licentie zorgvuldig voordat je het model invoert in een product of bedrijfsproces: de repository vermeldt Apache License 2.0 met aanvullende voorwaarden, waaronder regels rond commercieel gebruik.
26 De term ‘open source’ betekent hier dus niet automatisch dat commercieel gebruik onbeperkt is toegestaan.
Is OXR geschikt voor een RAG- of agentpijplijn?
OXR is het bekijken waard als je AI-pijplijn documentstructuur nodig heeft, en niet alleen herkende tekst, en als Markdown of JSON met positiegegevens past bij de volgende stap in je workflow. De gerapporteerde scores en snelheid maken het een kandidaat om te testen, maar bewijzen niet dat het model zonder aanpassingen een bestaande oplossing kan vervangen.1
4
7
Probeer het uit op je eigen documenten en controleer de kwaliteit van tabellen, de leesvolgorde, de coördinaten en de verwerkingstijd. Neem ook de licentievoorwaarden door. Zulke tests geven een beter beeld van de geschiktheid voor jouw toepassing dan een plek op een ranglijst alleen.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "OXR-1.0 zet documenten om in gegevens voor AI"?
OXR 1.0 is een documentparser met 1,3 miljard parameters die pdf’s en documentafbeeldingen omzet in Markdown of JSON, inclusief informatie over de plek van onderdelen op de pagina.
What are the key points to validate first?
OXR 1.0 is een documentparser met 1,3 miljard parameters die pdf’s en documentafbeeldingen omzet in Markdown of JSON, inclusief informatie over de plek van onderdelen op de pagina. SoMark meldt hoge scores op drie benchmarks en een vlotte verwerking, maar die resultaten garanderen niet dat het model ook met jouw documenten goed overweg kan.
What should I do next in practice?
De code en modelgewichten zijn beschikbaar, maar de licentie bevat aanvullende voorwaarden.
Sources
github.comGitHub - SoMarkAI/OXR
somark.aiErrors as Data: How RSI Helps OXR Achieve SOTA Accuracy and Speed in Document Parsing
fourweekmba.comOpen 1.3B OXR Tops 3 Parsing Tests, With $2M Licence ...
slm.expertOXR-1.0 — slm.expert