# baidu/Unlimited-OCR

> OCR-модель от Baidu для разбора документов: распознаёт текст с одиночных изображений, многостраничных файлов и PDF за один проход, поддерживает длинный контекст до 32768 токенов.

- Магнитуда: 5,0 из 10 — Взлёт
- Звёзды: 29 595 всего · +81 звезда по замерам 2026-10-29, 00:03–05:42 UTC, к вечеру ≈ 312
- Доверие к звёздам: рост звёзд выглядит естественно
- Категория: Языковые модели · Язык: Python · Лицензия: MIT · Создан: 2026-06-18 · Последний коммит: 2026-10-28
- GitHub: https://github.com/baidu/Unlimited-OCR · Страница: https://gitnova.dev/r/baidu/Unlimited-OCR

## Чем пригодится

- Распознать текст из PDF-документа, сконвертировав страницы в изображения через PyMuPDF
- Запустить модель локально через vLLM или SGLang с OpenAI-совместимым API
- Дообучить модель на своих данных с помощью ms-swift

## Почему он здесь

- По замерам счётчика за 2026-10-29 (UTC), 00:03–05:42: 29514 → 29595 звёзд (+81). Это прирост за указанный интервал.
- Расчётный прогноз на конец суток: около +312 звёзд; учитывает наблюдаемый прирост и предыдущий день.
- За последние двое суток темп в 2,7 раза выше, чем в предыдущие полторы недели.
- Повышенный прирост зафиксирован в 3 последних полных днях подряд (UTC). Это не гарантирует продолжения роста.
- GitHub Trending Python за день: #5, +429 звёзд.
- Около 75 форков в сутки — код забирают себе.

## Доверие к звёздам

Рост звёзд выглядит естественно.

Метки доверия к звёздам — эвристики по поведению репозитория, а не проверка каждого, кто поставил звезду.

## Цифры

- Форков: 3 156
- Issues и pull requests: 112
- Наблюдателей: 163
- В среднем за неделю: 243 в день
- Обычный темп: 92 в день
- Звёзд за последний час (по замерам): 14

## Звёзды по дням за 30 дней (от старых к новым, сегодня — неполный день)

2026-09-30 … 2026-10-29: 28, 42, 28, 25, 26, 24, 55, 34, 23, 27, 28, 143, 180, 171, 75, 165, 133, 84, 84, 70, 74, 163, 111, 70, 44, 109, 305, 560, 298, 81

## Магнитуда по дням за 14 дней

10-16 4,2, 10-17 3,7, 10-18 3,2, 10-19 3,1, 10-20 2,7, 10-21 3,5, 10-22 4,0, 10-23 3,2, 10-24 2,7, 10-25 2,3, 10-26 3,6, 10-27 5,8, 10-28 6,2, 10-29 5,0

## Где замечен сейчас

- GitHub Trending Python за день: #5, +429 звёзд

## Ещё в этой категории

1. **togg53192-cmd/jailbreaks** — 8,0 · Взлёт · Языковые модели · +394 звезды по замерам 2026-10-29, 00:02–05:41 UTC, к вечеру ≈ 1 540
   Коллекция из 31 системного промпта, персона-локов и AGENTS.md-файлов для 25+ моделей (Claude, Gemini, Grok, GLM, DeepSeek, Kimi, Qwen, Gemma, GPT-OSS). Предназначена для исследования того, как иерархии инструкций и переопределения политик…
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/togg53192-cmd/jailbreaks.md
2. **OpenBMB/MiniCPM-OCR** — 6,5 · Ранний сигнал · Языковые модели · Python · +103 звезды по замерам 2026-10-29, 00:03–05:42 UTC, к вечеру ≈ 343
   MiniCPM-OCR — семейство открытых OCR-моделей для разбора китайских и английских документов и PDF в Markdown или JSON; модель Jev (2B) оценивает качество распознавания по регионам.
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/OpenBMB/MiniCPM-OCR.md
3. **thomasunise/casecite** — 5,9 · Ранний сигнал · Языковые модели · Python · +26 звёзд по замерам 2026-10-29, 00:03–05:42 UTC, к вечеру ≈ 89
   Самостоятельно размещаемая платформа для юридических исследований: загрузка документов фирмы, поиск по ним с цитатами, анализ контрактов, драфтинг и аналитика судей. Работает на вашей инфраструктуре с вашими API-ключами.
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/thomasunise/casecite.md
4. **google-deepmind/detectorscope** — 5,5 · Ранний сигнал · Языковые модели · Python · +11 звёзд по замерам 2026-10-29, 00:03–05:42 UTC, к вечеру ≈ 78
   Инструмент для создания детекторов AI-текста, чьи решения объяснимы: предсказание складывается из именованных признаков с указанием их места в тексте. Основан на sparse autoencoders и концептуальном bottleneck поверх residual stream…
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/google-deepmind/detectorscope.md
5. **NVIDIA/auto-ontology** — 5,5 · Ранний сигнал · Языковые модели · Python · +20 звёзд по замерам 2026-10-29, 00:03–05:42 UTC, к вечеру ≈ 114
   Python-фреймворк от NVIDIA для построения семантического графа-онтологии над корпоративными данными, который даёт LLM-агентам доверенные определения метрик и сущностей для надёжного text-to-SQL.
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/NVIDIA/auto-ontology.md

---

Магнитуда (0–10) — насколько быстро и необычно сейчас растёт интерес к репозиторию. Это не оценка качества.
Дни — по UTC. «Уже сегодня» — факт, «к вечеру ≈» — прогноз.
Описания и сценарии пишет модель (DeepSeek V4.1 Flash) по README, в деталях возможны ошибки: конкретные утверждения (замеры, скорость, железо) проверяйте в самом репозитории.
Данные на 2026-10-29 05:52 UTC, обновление каждые 30 минут.