Я не раз рассказывал, что в рамках нашего проекта мы в том числе решаем задачу распознавания данных с бланков медицинских анализов.
Мы пробуем разные подходы, в том числе с помощью LLM.

Недавно вышли новые модели от Qween и мне стало интересно протестировать их для нашей задачи.
Особенно самую маленькую Qwen2.5-Omni-7B.
Ведь такую модель можно инферить даже на скромных ресурсах.

У нас есть подборка бланков разной степени кривости: фотографии под углом, кривые структуры таблиц и т.д., в общем все проблемы бланков анализов.
Самое то для тестов.

Так вот, на 10 выборочных бланках модель разпознала все (или почти все) биомаркеры, значения и рефенсы без ошибок.
Нужно протестировать более детально и попробовать встроить в общий пайплайн - но даже по первым тестам очень неплохо для 7B модели!

Если что, потестировать модели Qween можно тут: https://chat.qwen.ai/
Все модели опенсорсные.
Перспективной из последних выглядит Qwen3-235B-A22B.
За счёт архитектуры MOE параметров немало, но в работе всегда используется только часть, за счёт чего модель работает быстрее.

+ умеет рассуждать.
При этом, как я понял, модель типа сама решает когда работать в режиме ризонинга, а когда нет.

Возможно потестируем для функционала консультанта.