olmOCR 2: IA que mejora OCR de documentos PDF | Keryc
olmOCR 2 llega como una herramienta pensada para leer PDFs complicados y convertirlos en texto estructurado sin depender de reglas frágiles. ¿Te imaginas subir un artículo académico con ecuaciones, tablas y varias columnas y obtener Markdown, HTML y LaTeX listos para usar? Eso es justo lo que propone esta versión.
Qué es olmOCR 2
olmOCR 2 (olmOCR-2-7B-1025) es la nueva versión del lector de documentos de Ai2 que combina visión y lenguaje para transcribir páginas complejas en una sola pasada. El equipo lo presenta como una solución end-to-end que genera estructura (encabezados en Markdown, tablas en HTML, ecuaciones en LaTeX) directamente en la salida. (allenai.org)
La innovación: entrenar con pruebas unitarias como recompensa
La idea central de esta versión es entrenar contra lo que se puede verificar automáticamente. En lugar de optimizar solo para una métrica de similitud, Ai2 convirtió propiedades verificables del documento en pruebas unitarias que devuelven pass o fail. Esas pruebas sirven como recompensas durante el entrenamiento, de modo que el modelo aprende a producir salidas verificablemente correctas. ()
¿Y cómo generan datos con esas propiedades verificables? Crearon un flujo sintético que toma páginas reales, las re-renderiza como HTML semántico (analizado con Claude Sonnet 4), y de ese HTML derivan objetivos exactos y casos de prueba programáticos. Ese proceso permitió generar miles de ejemplos con tests automáticos incorporados para supervisar el aprendizaje. (allenai.org)
Técnicas y arquitectura en pocas palabras
olmOCR 2 está afinado sobre Qwen2.5-VL-7B usando el dataset olmOCR-mix-1025 (alrededor de 270,000 páginas) y emplea un algoritmo de RL llamado GRPO para optimizar recompensas binarias de las pruebas. Durante el entrenamiento, el modelo genera múltiples completados por página y se premian más los que pasan más pruebas; así se prioriza la fidelidad estructural frente a aproximaciones vagas. (allenai.org)
Lo importante: el sistema aprende a producir estructura correcta, no solo texto parecido. Esa diferencia reduce los errores típicos en pipelines en etapas que ensamblan OCR, detección de tablas y postprocesado.
Rendimiento en el mundo real
En el benchmark de Ai2, olmOCR 2 alcanza 82.4 puntos en olmOCR-Bench, con mejoras notables en casos donde el OCR suele fallar: matemáticas antiguas, tablas densas y páginas multi columna. Por ejemplo, tablas pasan de 72.9 a 84.9, y escaneos de matemáticas viejas mejoran de 79.9 a 82.3 en la evaluación reportada. Esas cifras muestran ganancias concretas en términos de lectura estructurada. (allenai.org)
Un ejemplo concreto: textos históricos que antes se interpretaban mal por la caligrafía ahora se transcriben correctamente en ciertos casos documentados por Ai2. Eso importa para investigadores, archiveros y equipos de cumplimiento que dependen de datos fehacientes. (allenai.org)
Velocidad, despliegue y disponibilidad
Ai2 entrega el modelo cuantizado en FP8 para despliegue eficiente; según el comunicado, logra alrededor de 3,400 tokens de salida por segundo en una GPU H100, lo suficiente para procesar 10,000 páginas por menos de 2 dólares en su estimación. Además, publicaron los pesos en Hugging Face y ofrecen una demo y la caja de herramientas olmOCR con scripts de fine tuning y pipelines de producción. Si quieres probarlo o integrarlo, ahí está todo listo. (allenai.org)
¿Qué significa esto para ti y para tu proyecto?
Si trabajas con grandes colecciones de PDFs (investigación, cumplimiento, accesibilidad), este enfoque reduce la ingeniería de reglas manuales. Puedes adaptar el modelo con unas pocas páginas de ejemplo y obtener mejores resultados sin cadenas de post procesamiento.
Para startups y equipos de producto, la combinación de modelo abierto, demo y toolkit acelera la experimentación. El modelo está disponible bajo licencia Apache 2.0 y hay ejemplos de uso para empezar rápido. (huggingface.co)
Para investigadores, la metodología de convertir verificadores en señales de entrenamiento es un ejemplo práctico de cómo alinear objetivo de evaluación y objetivo de entrenamiento. Es una idea reutilizable en otros dominios donde parte de la salida puede verificarse automáticamente.
Cómo empezar ahora mismo
Prueba la demo en el sitio oficial para ver ejemplos rápidos. olmOCR demo. (allenai.org)
Revisa el olmOCR toolkit en GitHub para pipelines de inferencia, renderizado de páginas y scripts de fine tuning.
Reflexión final
olmOCR 2 no es solo otro modelo que mejora una métrica. Es una apuesta por entrenar hacia lo que realmente importa: salidas verificables y estructuradas que se puedan integrar de forma confiable en productos y flujos de trabajo. ¿Te interesa poner esto a trabajar en tus documentos? Con unos pocos ejemplos y la caja de herramientas abierta puedes comprobarlo por ti mismo.
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