Анализ VLM для обработки документов

Ландшафт VLM 2026 года

Аннотация

В 2026 году область обработки документов (Document AI) переживает фундаментальную трансформацию, характеризующуюся переходом от фрагментированных конвейеров оптического распознавания символов (OCR) к унифицированным визуально-языковым моделям (Vision-Language Models, VLM).

Эта смена парадигмы, ускоренная появлением доступного высокопроизводительного оборудования в лице серии NVIDIA GeForce RTX 50 и созреванием механизмов инференса, таких как vLLM и SGLang, открывает возможности для развертывания систем промышленного уровня на локальных мощностях. Данный отчет представляет собой исчерпывающее техническое исследование современных VLM, доступных на платформе Hugging Face по состоянию на начало 2026 года, с акцентом на их применимость для задач распознавания документов в условиях аппаратных ограничений видеокарты NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti (16 ГБ VRAM). В работе проводится детальный архитектурный анализ трех доминирующих семейств моделей: DeepSeek-OCR, расширенного семейства Qwen3-VL (2B, 4B, 8B) и OlmOCR. Особое внимание уделяется стратегиям квантования (FP8, INT4), оптимизации KV-кэша и интеграции с фреймворками vLLM и SGLang.

1. Введение: Эволюция Document AI в эпоху генеративного интеллекта

Исторически задача извлечения информации из документов решалась посредством сложных, многоступенчатых конвейеров. Классический подход требовал наличия детектора текста (например, DBNet), модели распознавания текста (CRNN или SVTR) и отдельных модулей для анализа структуры (Layout Analysis) и извлечения таблиц. Такой подход, хотя и был эффективным для простых задач, страдал от накопления ошибок: если детектор пропускал область текста, распознаватель не имел шанса ее обработать, а структурный анализатор терял контекст.
К 2025–2026 годам индустрия консолидировалась вокруг концепции VLM. В этой парадигме документ подается на вход модели как изображение, а на выходе генерируется структурированный текст (Markdown, JSON, HTML) в рамках единого прохода (end-to-end). Это позволило моделям не просто "читать" символы, но и "понимать" семантику: отличать заголовки от основного текста, интерпретировать сложные таблицы и даже решать задачи визуального рассуждения (Visual Question Answering) непосредственно над документом.
Однако этот прогресс принес новые вызовы. VLM требуют значительных вычислительных ресурсов. Стандартные модели, такие как Qwen2-VL или InternVL, используют тысячи визуальных токенов для кодирования одной страницы высокого разрешения, что создает колоссальную нагрузку на видеопамять (VRAM) и пропускную способность памяти. Для инженеров и исследователей, работающих с потребительским оборудованием, таким как NVIDIA RTX 5060 Ti с 16 ГБ памяти, это создает дилемму: как балансировать между точностью (размером модели и разрешением) и производительностью (вмещаемостью в VRAM и скоростью инференса).
Настоящий отчет призван решить эту дилемму, предоставляя глубокий анализ моделей и методов их оптимизации для указанной аппаратной конфигурации.

2. Аппаратный базис: Архитектура NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti

Понимание аппаратных ограничений и возможностей является критическим первым шагом при выборе архитектуры нейросети. Видеокарта RTX 5060 Ti, выпущенная в апреле 2025 года, представляет собой уникальное сочетание характеристик, делающих ее входным билетом в мир локальных VLM.

2.1 Архитектура Blackwell и тензорные вычисления

В основе RTX 5060 Ti лежит микроархитектура Blackwell (чип GB206), произведенная по техпроцессу TSMC 4N. Ключевым нововведением для задач ИИ являются тензорные ядра 5-го поколения. В отличие от предыдущей архитектуры Ada Lovelace, Blackwell оптимизирована для работы с низкими точностями, включая нативную поддержку формата FP8.
Это имеет решающее значение для инференса больших языковых моделей. Использование FP8 позволяет теоретически удвоить пропускную способность вычислений и, что более важно для карт с ограниченной памятью, вдвое сократить объем памяти, необходимый для хранения весов модели и KV-кэша, по сравнению с форматом BF16/FP16. Для 16 ГБ VRAM это означает возможность запуска моделей, которые ранее требовали бы карт уровня RTX 3090 (24 ГБ).

2.2 Подсистема памяти: Революция GDDR7

Для задач генерации текста (декодирования), которые являются авторегрессионными и ограничены пропускной способностью памяти (memory-bound), тип видеопамяти играет первостепенную роль. RTX 5060 Ti оснащена 16 ГБ памяти стандарта GDDR7.
Сравнительный анализ пропускной способности:

• GDDR6 (RTX 4060 Ti): ~18 Гбит/с на контакт.
• GDDR7 (RTX 5060 Ti): ~28 Гбит/с на контакт.

При 128-битной шине это обеспечивает пропускную способность порядка 448–500 ГБ/с. Хотя это меньше, чем у флагманских моделей с широкой шиной (384 бит), высокая частота GDDR7 компенсирует узость шины. Для VLM, где визуальный энкодер (compute-bound) сменяется языковым декодером (memory-bound), этот баланс позволяет поддерживать высокую скорость генерации токенов (Tokens Per Second, TPS).

2.3 Бюджетирование VRAM: Математика 16 Гигабайт

Запуск VLM на 16 ГБ требует строгого планирования ресурсов. Память расходуется на три основных компонента:

1. Веса модели (Model Weights): Статический объем.
2. Активации (Activations): Динамическая память для промежуточных вычислений, особенно велика во время обработки изображения (prefill).
3. KV-кэш (Key-Value Cache): Память для хранения контекста внимания во время генерации.

В таблице ниже приведен обновленный расчет потребления памяти с учетом моделей Qwen3-VL 2B/4B.

Модель (Параметры)	Формат	Веса (ГБ)	Активации + Overhead (ГБ)	Оставшееся место под KV-кэш (из 16 ГБ)	Оценка пригодности
Qwen3-VL-2B	BF16	~4.2	~1.5	~10.3 ГБ	Идеально (High Batch)
DeepSeek-OCR (3B)	BF16	~6.0	~1.5	~8.5 ГБ	Идеально
Qwen3-VL-4B	BF16	~8.5	~2.0	~5.5 ГБ	Отлично (Full Precision)
Qwen3-VL-4B	FP8	~4.8	~1.8	~9.4 ГБ	Идеально
Qwen2.5-VL (7B)	FP8	~7.5	~2.0	~6.5 ГБ	Отлично
Qwen3-VL (8B)	FP8	~8.5	~2.2	~5.3 ГБ	Приемлемо

Таблица 1: Анализ бюджета видеопамяти. Qwen3-VL-4B в режиме FP8 или BF16 представляет собой "золотую середину", оставляя огромный запас памяти под контекст.

3. Программная экосистема: vLLM и SGLang

Выбор модели неразрывно связан с выбором движка инференса. В 2026 году два фреймворка доминируют в сегменте высокопроизводительного локального запуска: vLLM и SGLang.

3.1 vLLM: Стандарт индустрии

К 2026 году vLLM перешел на архитектуру V1, которая внесла критические улучшения для мультимодальных моделей. Поддержка vLLM является обязательным требованием в запросе, и это обосновано следующими факторами:

• PagedAttention для визуальных токенов: vLLM обрабатывает визуальные токены так же эффективно, как и текстовые, разбивая их на блоки. Это критично для таких моделей, как Qwen2.5-VL/Qwen3-VL, где количество визуальных токенов варьируется в зависимости от разрешения изображения. Без PagedAttention фрагментация памяти быстро приводила бы к ошибкам OOM на карте с 16 ГБ.
• Поддержка малых моделей Qwen3: Начиная с версий vLLM конца 2025 года, добавлена нативная поддержка архитектур Qwen3-VL-2B и Qwen3-VL-4B, включая их специфические энкодеры изображений (Vision Encoders), которые отличаются от серии Qwen2.
• Поддержка DeepSeek-OCR: В конце 2025 года vLLM официально интегрировал поддержку специализированной архитектуры DeepSeek-OCR, включая необходимые адаптеры логитов (Logits Processors) для предотвращения зацикливания генерации, свойственного OCR-задачам.

3.2 SGLang: Эффективность для сложных пайплайнов

SGLang (Structured Generation Language) позиционируется как более специализированное решение, часто превосходящее vLLM в сценариях со сложной структурой промптов.

• RadixAttention: Ключевая технология SGLang, позволяющая кэшировать префиксы промптов. В задачах обработки документов мы часто используем один и тот же системный промпт (например, "Извлеки все таблицы из этого изображения в формате HTML...") для тысяч документов. RadixAttention сохраняет KV-кэш этого промпта, исключая необходимость его перевычисления для каждого нового документа.
• Архитектура E/P/D: SGLang использует разделение на Encoder (кодирование изображений), Prefill (обработка промпта) и Decode (генерация). Для таких инструментов, как OlmOCR, которые полагаются на массивные анкерные промпты, SGLang обеспечивает существенный прирост производительности.

4. Кандидат №1: DeepSeek-OCR — Чемпион эффективности

DeepSeek-OCR, выпущенный в конце 2025 года, представляет собой специализированную модель, разработанную не как универсальный VLM, а как узкопрофильный инструмент для OCR. Это делает его, пожалуй, наиболее привлекательным кандидатом для запуска на RTX 5060 Ti для задач чистого распознавания текста.

4.1 Архитектурные инновации: Оптическая компрессия токенов

Традиционные VLM (например, ранние версии InternVL) используют метод "тайлинга" (tiling): разрезают изображение высокого разрешения на множество квадратов (например, 448x448), кодируют каждый отдельно и склеивают результаты. Это приводит к генерации тысяч визуальных токенов (часто 2000–6000 на страницу), что резко замедляет фазу prefill и съедает память.
DeepSeek-OCR использует принципиально иной подход: Contextual Optical Compression.

• Энкодер: Модель использует гибридный энкодер (на базе SAM-B и CLIP-L), который обучается сжимать визуальную информацию.
• Сжатие: Вместо тысяч токенов, DeepSeek-OCR кодирует страницу всего в 100–400 токенов (в зависимости от режима разрешения: Tiny, Small, Base, Large).
• Декодер: Используется Mixture-of-Experts (MoE) архитектура с 3 млрд параметров (DeepSeekMoE-3B), где активными являются лишь ~570 млн параметров.

4.2 Преимущества для RTX 5060 Ti

1. Экономия памяти: Малое количество визуальных токенов означает, что KV-кэш для изображения занимает в 10–20 раз меньше места, чем у конкурентов. На 16 ГБ VRAM это позволяет обрабатывать огромные пакеты документов (batch size) параллельно, что невозможно для стандартных VLM.
2. Скорость: Благодаря малому числу токенов и MoE-декодеру, скорость генерации текста на 5060 Ti может достигать промышленных показателей (тысячи токенов в секунду).
3. Нативная точность: Модель помещается в память в формате BF16, что исключает потери качества от квантования.

4.3 Специфика запуска в vLLM

Для запуска DeepSeek-OCR в vLLM (версии 0.11.0+) требуется особая конфигурация, так как модель чувствительна к повторениям n-грамм. Необходимо использовать специализированный NGramPerReqLogitsProcessor.

# Пример конфигурации аргументов для запуска (концептуальный код)
engine_args = AsyncEngineArgs(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-OCR",
    trust_remote_code=True,
    gpu_memory_utilization=0.85, # Оставляем запас под активации
    max_model_len=8192,
    # Критически важно для предотвращения зацикливания:
    logits_processors=
)

5. Кандидат №2: Семейство Qwen3-VL (2B и 4B) — Идеальный баланс

Выпущенные в конце 2025 года модели Qwen3-VL-2B и Qwen3-VL-4B изменили правила игры для владельцев карт среднего сегмента. Это не просто "урезанные" версии старших моделей, а полноценные архитектуры, оптимизированные для эффективности.

5.1 Qwen3-VL-4B: Лучший выбор для 16 ГБ VRAM

Модель с 4 миллиардами параметров попадает в "сладкое пятно" (sweet spot) для RTX 5060 Ti.

• Потребление памяти: В полном формате BF16 она занимает всего ~8.5 ГБ. Это означает, что вам не нужно использовать квантование, если вы этого не хотите. У вас остается почти 7.5 ГБ видеопамяти под KV-кэш, что позволяет загружать документы в очень высоком разрешении (Naive Dynamic Resolution) или обрабатывать несколько страниц параллельно.
• Thinking Mode: Важнейшая особенность серии Qwen3-VL. Модель Qwen/Qwen3-VL-4B-Thinking обучена использовать цепочку рассуждений (Chain of Thought) перед выдачей ответа. Для сложных документов (финансовые отчеты, схемы) это позволяет 4B-модели достигать точности, сравнимой с 7B-8B моделями предыдущего поколения, просто за счет более "вдумчивого" анализа.

5.2 Qwen3-VL-2B: Скорость света

Если ваша задача — простая оцифровка текста или потоковая обработка видеокадров, модель 2B не имеет конкурентов.

• Скорость: На RTX 5060 Ti она способна выдавать более 100 токенов в секунду.
• Memory Footprint: Занимает менее 5 ГБ VRAM. Вы можете запустить 2 или даже 3 экземпляра этой модели на одной карте 5060 Ti (через vLLM server с tensor_parallel_size=1 на разных портах), чтобы обрабатывать параллельные потоки запросов.

5.3 Интеграция с vLLM

Обе модели имеют первоклассную поддержку в vLLM.

• Запуск: vllm serve Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct --dtype bfloat16 --trust-remote-code
• FP8: Доступны официальные квантованные версии (например, Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct-FP8), которые снижают потребление памяти весов до ~4.8 ГБ, превращая 5060 Ti в мощнейшую станцию обработки документов.

6. Кандидат №3: OlmOCR — Эталон верифицируемости

Если DeepSeek-OCR — это скорость, то OlmOCR — это надежность. Этот инструментарий, разработанный Allen Institute for AI (AI2) на базе Qwen2.5-VL-7B, представляет собой вершину точности для сложных PDF-документов.

6.1 Методология: Document Anchoring и RLVR

OlmOCR решает проблему галлюцинаций (когда модель "придумывает" текст в пустых местах) двумя методами:

1. Document Anchoring (Якорение): В промпт модели подаются метаданные из PDF (координаты текстовых блоков, если они есть), что "привязывает" генерацию к реальному положению текста.
2. RLVR (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards): Модель дообучалась с использованием методов обучения с подкреплением, где наградой служило прохождение юнит-тестов (например, "соответствует ли количество строк в извлеченной таблице оригиналу?").

6.2 Запуск на RTX 5060 Ti

Для запуска OlmOCR на карте с 16 ГБ необходимо использовать FP8-версию модели (allenai/olmOCR-2-7B-1025-FP8).

• Бэкенд: Разработчики настоятельно рекомендуют использовать SGLang. Причина в том, что "якорение" создает очень длинные системные промпты, насыщенные метаданными. SGLang с его RadixAttention обрабатывает такие промпты значительно эффективнее vLLM, снижая латентность.
• Производительность: Хотя OlmOCR медленнее DeepSeek-OCR из-за большего размера и количества визуальных токенов, он обеспечивает непревзойденное качество извлечения таблиц и формул.

7. Сравнительная таблица характеристик

Обновленная таблица с учетом моделей Qwen3 2B/4B.

Характеристика	DeepSeek-OCR (3B)	Qwen3-VL-4B (Thinking)	Qwen3-VL-2B (Instruct)	OlmOCR (Qwen2.5-VL-7B)
Потребление VRAM	~6 ГБ (BF16)	~8.5 ГБ (BF16) / ~5 ГБ (FP8)	~4.2 ГБ (BF16)	~7.5 ГБ (FP8)
Визуальные токены	100–400 (Сжатие)	1000+ (Нативное)	1000+ (Нативное)	1000+ (Нативное)
Точность (Таблицы)	Высокая	Очень высокая (Thinking)	Средняя	Наивысшая
Скорость	Очень высокая	Высокая	Экстремальная	Средняя
Сильная сторона	Массовая обработка	Баланс "Скорость/Ум"	Edge, видеопотоки	PDF, научные статьи
Поддержка vLLM	Требует настройки	Нативная	Нативная	Нативная

Таблица 2: Сводное сравнение ключевых кандидатов для RTX 5060 Ti.

8. Руководство по развертыванию на RTX 5060 Ti

8.1 Сценарий A: Запуск Qwen3-VL-4B (Универсальный вариант)

Этот сценарий наиболее сбалансирован. Вы получаете умную модель, которая легко влезает в память и не требует сложной настройки.

1. Установка:

   pip install vllm\>=0.11.0 transformers\>=4.48.0

2. Запуск сервера (vLLM):
   Мы используем BF16 для максимальной точности, так как памяти достаточно.

   vllm serve Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct \\  
     \--dtype bfloat16 \\  
     \--gpu-memory-utilization 0.90 \\  
     \--max-model-len 16384 \\  
     \--trust-remote-code

Совет: Если вам нужно анализировать схемы или графики, замените Instruct на Thinking в названии модели.

8.2 Сценарий B: Запуск DeepSeek-OCR (Максимальная пропускная способность)

Идеально для обработки архивов из тысяч страниц.

1. Запуск:

   vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-OCR \\  
     \--dtype bfloat16 \\  
     \--gpu-memory-utilization 0.90 \\  
     \--max-model-len 8192 \\  
     \--trust-remote-code

9. Заключение и стратегические рекомендации

Для владельца NVIDIA RTX 5060 Ti с 16 ГБ видеопамяти ландшафт VLM 2026 года предлагает отличный выбор:

1. Лучший выбор по умолчанию: Qwen3-VL-4B-Instruct. Эта модель идеально укладывается в 16 ГБ VRAM без каких-либо компромиссов (в формате BF16). Она достаточно умная для сложных документов и достаточно быстрая для большинства задач. Наличие версии "Thinking" позволяет ей конкурировать с более крупными моделями в задачах анализа.
2. Для массовой оцифровки: DeepSeek-OCR (3B). Если ваша задача — прогнать миллион страниц сканов через GPU, архитектура оптического сжатия DeepSeek сэкономит вам часы работы и гигабайты памяти.
3. Для критически важных данных: OlmOCR (FP8). Если ошибка в извлеченной цифре недопустима (финансы, медицина), используйте OlmOCR с бэкендом SGLang.
4. Для экспериментов и скорости: Qwen3-VL-2B. Самая легкая и быстрая модель. Отлично подходит для тестирования пайплайнов или работы в условиях, где GPU занят и другими задачами.