Baidu: Qianfan-OCR-Fast (free) baidu/qianfan-ocr-fast:free

Модель Baidu: Qianfan-OCR-Fast (free) от Baidu (семейство qianfan-ocr) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
Ernie — флагман Baidu, китайский ChatGPT с поиском.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

66K

контекст, токенов

0 ₽

бесплатный тариф

возможностей

Что такое Baidu: Qianfan-OCR-Fast (free)

Быстрое и точное извлечение текста из изображений документов, особенно на китайском языке, с возможностью бесплатного использования.

Qianfan-OCR-Fast — специализированная мультимодальная модель от Baidu, разработанная целенаправленно для задач оптического распознавания текста (OCR). В отличие от универсальных языковых моделей, она обучена на профильных OCR-данных, что позволяет ей точнее справляться с извлечением текста из изображений: документов, сканов, скриншотов, таблиц и рукописных материалов.

Модель входит в семейство Qianfan-OCR и позиционируется как более быстрая версия по сравнению с базовым Qianfan-OCR, сохраняя при этом широкие мультимодальные возможности. Поддерживает контекстное окно до 65 536 токенов, принимает на вход изображения и текст, возвращает текстовый результат. Доступна бесплатно, что делает её привлекательным вариантом для прототипирования и небольших проектов с ограниченным бюджетом.

Поскольку модель разработана Baidu, она ориентирована прежде всего на китайский язык и иероглифику, хотя сохраняет общую мультимодальную компетентность. Встроенный механизм внутреннего рассуждения помогает корректнее интерпретировать сложные или частично повреждённые фрагменты текста на изображениях.

Когда брать эту модель

✓ Распознавание текста на сканах документов, накладных и договоров
✓ Извлечение данных из таблиц и форм на изображениях
✓ Обработка скриншотов интерфейсов с текстовым содержимым
✓ Прототипирование OCR-пайплайнов без затрат на API
✓ Работа с китайскоязычными документами и смешанными иероглифическими текстами

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Извлеки весь текст с прикреплённого скана накладной, сохранив структуру таблицы и числовые значения в исходном виде.

Использование Baidu: Qianfan-OCR-Fast (free) через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "baidu/qianfan-ocr-fast:free",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="baidu/qianfan-ocr-fast:free",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "baidu/qianfan-ocr-fast:free",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);