opendatalab/MinerU
Transforms complex documents like PDFs and Office docs into LLM-ready markdown/JSON for your Agentic workflows.
О проекте
MinerU — инструмент на Python для разбора PDF, изображений и офисных документов в Markdown/JSON, пригодный для LLM-агентов. Поддерживает OCR, анализ вёрстки, таблицы и формулы, а также локальную библиотеку документов с поиском и цитированием.
Чем пригодится
- Сконвертировать научную PDF-статью в Markdown для подачи в LLM
- Прогнать сканы документов через OCR и извлечь текст с таблицами
- Подключить MinerU как skill к агенту для чтения и цитирования локальных документов
Пересказ README моделью DeepSeek V4.1 Flash. Может ошибаться в деталях.
Почему он в тренде
- Сегодня уже 14 звёзд, к концу дня ожидается около 40.
- GitHub Trending Python за день: #12, +62 звезды.
- Около 8 форков в сутки — код забирают себе.
Звёзды по дням
Столбики — звёзды за день, линия — обычный темп. Красным — дни всплесков.
Цифры
- Всего звёзд
- 80 238
- Звёзд за сутки
- 40
- Форков
- 6 697
- Issues и pull requests
- 4 242
- Наблюдателей
- 280
- Язык
- Python
- Последний релиз
- mineru-4.0.3-released · 18 сентября 2026
- Создан
- 29 февраля 2024
- Последний коммит
- 19 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 2026GitHub Trending Python за день: #12, +62 звезды
Похожие проекты
-
7,7
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.
-
7,4
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).
-
6,4
Continuum-AI-Corp/OrcaBonsai-27B-Uncensored
Инструмент для отключения отказов у сжатой LLM Ternary Bonsai 2 27B во время инференса: проекция residual-потока убирает направление отказа без изменения или переквантования весов. Работает на Apple Silicon через MLX.
-
6,1
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.
-
6,0
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…
-
6,0
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.