LLM · Opendatalab

MinerU2.5

Eine Modellfamilie als lebendes Objekt: Varianten, ausgewählte Leistungsdaten und alle verbundenen BrunoSan-Quellensignale.

Erwähnungen

in 30 Tagen

Quellen

3Varianten

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Modelle

Alle bekannten Varianten dieser Familie. Ein direkter Artikel-Link springt exakt zur genannten Variante.

Opendatalab · MinerU2.5

MinerU2.5-2509-1.2B

KNOWN

Technische Leistungsdaten sind für diese Variante noch nicht vollständig bestätigt.

—Kontext

—Max. Output

—Input

—Output

—Input / 1M

—Output / 1M

—Tools

—Reasoning

—Structured

Erwähnungen →Universe →Hugging Face ↗

Benchmarks

Benchmark	Wert	Beleg
PaddlePaddle/Real5-OmniDocBenchScore	85.61	Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-10
llamaindex/ParseBenchScore	45.9	Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-10 Testdetails Pipeline name: mineru25_vllm
allenai/olmOCR-benchScore	75.2	Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-10
Delores-Lin/MDPBenchScore	46.3	Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-10

Opendatalab · MinerU2.5

MinerU2.5-Pro-2605-1.2B

KNOWN

Technische Leistungsdaten sind für diese Variante noch nicht vollständig bestätigt.

—Kontext

—Max. Output

—Input

—Output

—Input / 1M

—Output / 1M

—Tools

—Reasoning

—Structured

Erwähnungen →Universe →Hugging Face ↗

Benchmarks

Benchmark	Wert	Beleg
llamaindex/ParseBenchScore	72.78	Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-10 Testdetails Pipeline name: mineru2605pro_vllm
Delores-Lin/MDPBenchScore	71	Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-10

Opendatalab · MinerU2.5

MinerU2.5-Pro-2604-1.2B

KNOWN

Technische Leistungsdaten sind für diese Variante noch nicht vollständig bestätigt.

—Kontext

—Max. Output

—Input

—Output

—Input / 1M

—Output / 1M

—Tools

—Reasoning

—Structured

Erwähnungen →Universe →Hugging Face ↗

Benchmarks

Benchmark	Wert	Beleg
PaddlePaddle/Real5-OmniDocBenchScore	88.94	Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-10

BrunoSan Chronik

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Modelldaten und Nachrichten aus BrunoSan AI-News, OpenRouter und Hugging Face. Benchmark-Werte stammen aus den jeweils verlinkten Quellen; Testbedingungen können abweichen. Modelle bleiben auch ohne Benchmark-Werte sichtbar.