SmolDocling技术解析：2.56亿参数胜过70亿参数的轻量级文档处理模型

文档理解与转换技术已成为现代数字化流程中的核心组成部分。SmolDocling作为该领域的前沿发展，代表了一种专为端到端文档转换设计的超紧凑视觉模型。该技术创新由HuggingFace与IBM联合研发，相关论文已于2025年3月发表。本文将深入分析SmolDocling的核心技术架构及其实现机制。

SmolDocling基于Hugging Face SmolVLM-256M模型开发而来，是一款体积显著小于同类产品的紧凑型模型。与主流视觉模型相比，其体积减小了5-10倍，仅包含2.56亿个参数。尽管规模较小，其性能水平却足以与参数量为其27倍的大型视觉模型相媲美。

SmolDocling的关键技术优势在于其全面表示文档页面内容与结构的能力。该模型不仅能够精确捕获文本内容，还能识别文档的整体结构以及页面元素的空间位置关系，为文档理解提供了更为完整的解决方案。

 

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