Tencent/WeVisDoc
О проекте
WeVisDoc — end-to-end парсер документов на базе Qwen3-VL, превращающий изображения страниц в структурированный Markdown с формулами LaTeX и HTML-таблицами. Доступны версии 2B и 4B, запускаемые через vLLM.
Чем пригодится
- Запустить vLLM-сервер WeVisDoc-2B и распарсить пакет изображений страниц в Markdown
- Извлечь текст, формулы и таблицы из сканов PDF для последующей обработки
- Развернуть сервис парсинга документов на нескольких GPU с tensor parallel
Пересказ README моделью DeepSeek V4.1 Flash. Может ошибаться в деталях.
Почему он в тренде
- Сегодня уже 31 звезда, к концу дня ожидается около 35.
- Всплеск держится 3 дня подряд — это не случайный выброс.
- Репозиторию 5 дней, а у него уже 76 звёзд.
- Топ новых репозиториев за неделю: #189.
Звёзды по дням
Столбики — звёзды за день, линия — обычный темп. Красным — дни всплесков.
Цифры
- Всего звёзд
- 76
- Звёзд за сутки
- 35
- Форков
- 1
- Issues и pull requests
- 0
- Наблюдателей
- 0
- Язык
- Python
- Лицензия
- Apache-2.0
- Создан
- 14 сентября 2026
- Последний коммит
- 18 сентября 2026
Доверие к звёздам
Рост выглядит естественно: форков и обсуждений столько, сколько бывает у живых проектов, а звёзды приходят неровно, как от людей.
Это эвристики, а не приговор: судим по поведению репозитория, а не по списку звездивших.
Где замечен
- 19 сентября 2026Топ новых репозиториев за неделю: #189
Поделиться
Бейдж для README
Вставьте в README — бейдж сам показывает свежую магнитуду и ведёт на эту страницу.
[](https://gitnova.dev/r/Tencent/WeVisDoc)Похожие проекты
-
7,6
TheoLeeCJ/SemIf
Открытая реализация интерфейса семантических решений в стиле Jev: читает вероятности типизированных опций напрямую из логитов 4B-модели без генерации текста. Работает на одной RTX 3090.
-
7,2
TianyuCodings/NanoJev
Реплика модели Jev на базе Qwen3-0.6B: выдаёт распределения вероятностей по кандидатам за один forward-проход без декодирования токенов, с пайплайном обучения и демо на играх (лабиринт, Snake).
-
6,6
higgsfield-ai/higgsfield
Отказоустойчивый GPU-оркестратор и ML-фреймворк для распределённого обучения моделей с миллиардами и триллионами параметров, включая LLM. Управляет доступом к нодам, очередью экспериментов и интеграцией с GitHub Actions.
-
6,4
githubnext/localjev
Локальный HTTP-сервис на TypeScript для Bun, реализующий Jev-совместимый API POST /v1/systemone поверх OpenAI-совместимого Chat Completions (DiffusionGemma через oMLX). Нужен как мост для типизированных решений без…
-
6,3
bespokelabsai/nimble
Nimble — модель и рецепт обучения для быстрых типизированных решений по тексту: по схеме из enum- и boolean-полей она выбирает ответ и возвращает вероятности каждого варианта. Нужна для маршрутизации, проверки условий…
-
6,3
jaredpalmer/kev
kev — LoRA-адаптер с небольшим readout-хедом на базе Qwen2.5-0.5B, который за один forward pass отвечает на множество типизированных вопросов по документу, выдавая калиброванные вероятности вместо текста.