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PaddlePaddle开源HPD-Parsing文档解析器

PaddlePaddle在ModelScope上开源发布1B参数文档解析器HPD-Parsing(Apache 2.0),采用层级并行解码替代逐页序列生成,在OmniDocBench v1.6上得分94.91%报告为端到端统一解析器SOTA,吞吐达4752 TPS,较最快对比解析器高1.62倍、较自...

twitter关注列表 ModelScope (@ModelScope2022) 发布 2026-07-23 收录 2026-07-23 观察

一句话判断

开源且附带完整基准数据,可复现验证其文档解析SOTA表现与并行解码加速效果。

核心信息

PaddlePaddle在ModelScope上开源发布1B参数文档解析器HPD-Parsing(Apache 2.0),采用层级并行解码替代逐页序列生成,在OmniDocBench v1.6上得分94.91%报告为端到端统一解析器SOTA,吞吐达4752 TPS,较最快对比解析器高1.62倍、较自回归基线高3.06倍,长文档延迟降低5.80倍,通过布局分支协调并行区域解码及P-MTP与共享前缀KV复用实现加速。

原始内容

New on ModelScope: PaddlePaddle's HPD-Parsing, a 1B document parser that replaces page-long sequential generation with hierarchical parallel decoding. 🚀License: Apache 2.0. 🤖 https://t.co/R7jqNI7571 📄 https://t.co/JMwsFWrhwM 🏆 It scores 94.91% on OmniDocBench v1.6, setting a reported SOTA among end-to-end unified parsers, while reaching 4,752 TPS. ⚡ Throughput is 1.62× higher than the fastest compared parser and 3.06× its autoregressive baseline. On long documents, it delivers up to 5.80× lower latency. 🧠 A layout branch coordinates parallel region decoding, while P-MTP and shared-prefix KV reuse shorten generation. https://video.twimg.com/ext_tw_video/2080171289415725056/pu/vid/avc1/960x720/91y43bfEBL9tZyEX.mp4?tag=12

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