# NVIDIA выпустила Nemotron 3.5 Parse для разбора документов

Источник: https://modelium.tech/zhurnal/nemotron-3-5-parse-local-document-ocr/

NVIDIA открыла веса Nemotron 3.5 Parse: модель превращает изображение страницы в текст с сохранением порядка чтения, таблиц и расположения блоков. Это полезная основа для локальной обработки сканов, но не готовая программа для домашнего компьютера: официальный пример требует Python и видеокарту NVIDIA. Качество на ваших документах нужно проверять вручную.

**Nemotron 3.5 Parse** помогает превратить скан страницы в текст, который можно искать и проверять: вместе со словами модель выдаёт порядок чтения, типы блоков и координаты фрагментов. NVIDIA открыла репозиторий с весами и кодом; релизный коммит в Hugging Face датирован **18 октября 2026 года**. Карточка модели называет датой выпуска 17 октября — это дата, заявленная автором, а не время публичного релизного коммита. Для обычного пользователя готового приложения с кнопкой «открыть PDF» здесь пока нет. [s1](#src-s1) [s2](#src-s2) [s3](#src-s3)

## Что изменилось для работы с документами?

В репозитории лежит файл весов `model.safetensors` и программа, которая принимает изображение **одной страницы** и возвращает разметку текста, таблиц, схем и их положения. Чтобы получить удобный документ, автор предлагает отдельную последующую обработку результата. Если у вас многостраничный PDF, сначала потребуется превратить его страницы в изображения и обработать каждую; этот выпуск не обещает готового домашнего конвертера PDF. Распознавание текста на изображении часто называют OCR. [s2](#src-s2) [s3](#src-s3) [s6](#src-s6)

Модель рассчитана на локальный запуск, но официальный первый путь — **для разработчика**: Python 3.12, библиотеки Transformers и PyTorch, видеокарта NVIDIA и вычисления BF16 (формат чисел для модели), а также разрешение на загрузку кода модели из репозитория (`trust_remote_code=True`). У автора есть и отдельный путь через серверную программу vLLM с собственным плагином; в документации он проверялся на H100. Это условия авторской проверки, **не минимальные требования** к вашему компьютеру. Редакция Modelium модель не запускала и не подтверждает, что она подойдёт конкретному ноутбуку. [s2](#src-s2) [s6](#src-s6)

## Можно ли использовать веса и верить сравнительным оценкам?

Файлы доступны без закрытого доступа. Лицензия репозитория **OpenMDW-1.1** распространяется, если не указано иное, на веса и предоставленные NVIDIA код и документацию; для токенизатора есть отдельное уведомление MIT. Текст лицензии разрешает использование при соблюдении её условий, включая сохранение уведомлений при распространении. Это не означает, что все сторонние зависимости имеют ту же лицензию. [s3](#src-s3) [s4](#src-s4)

NVIDIA приводит результаты ParseBench на 2078 страницах и измерения скорости на одном H100. Важны условия: лучший заявленный результат получен **за три прохода**, а не за один; обработка отдельных фрагментов страницы входит в эти проходы. При этом карточка и закреплённый файл повторной проверки дают разные итоговые значения для трёх проходов, поэтому мы не переносим число из сравнительной таблицы в вывод о превосходстве модели. Это авторские испытания, не тест Modelium. Русский текст и ваши сканы таким сравнением не проверены. [s2](#src-s2) [s5](#src-s5) [s6](#src-s6)

**Что делать сейчас:** если вы разрабатываете локальную обработку документов, сначала прочитайте официальный пример запуска и испытайте модель на одной своей странице, сверяя таблицы, цифры и порядок чтения с оригиналом. Если вам нужен готовый путь для поиска и извлечения текста, начните с [обзора OCR-моделей](/zhurnal/ocr-modeli/): этот релиз сам по себе не заменяет приложение. [s2](#src-s2) [s6](#src-s6)

## Источники

1. [NVIDIA Nemotron 3.5 Parse: история релизного коммита HF](https://huggingface.co/api/models/nvidia/Nemotron-3.5-Parse/commits/main?limit=30) — получено 2026-10-18
2. [NVIDIA Nemotron 3.5 Parse: карточка закреплённой ревизии](https://huggingface.co/nvidia/Nemotron-3.5-Parse/blob/dca5b2df89d00a671509204501d8f1f379d5e94f/README.md) — получено 2026-10-18
3. [NVIDIA Nemotron 3.5 Parse: HF API и комплект файлов](https://huggingface.co/api/models/nvidia/Nemotron-3.5-Parse/revision/dca5b2df89d00a671509204501d8f1f379d5e94f) — получено 2026-10-18
4. [NVIDIA Nemotron 3.5 Parse: текст лицензии](https://huggingface.co/nvidia/Nemotron-3.5-Parse/blob/dca5b2df89d00a671509204501d8f1f379d5e94f/LICENSE) — получено 2026-10-18
5. [NVIDIA ParseBench: закреплённые результаты повторной проверки](https://huggingface.co/nvidia/Nemotron-3.5-Parse/blob/dca5b2df89d00a671509204501d8f1f379d5e94f/reference/parsebench/pipeline/validation_metrics.json) — получено 2026-10-18
6. [NVIDIA Nemotron 3.5 Parse: инструкция для Transformers и vLLM](https://huggingface.co/nvidia/Nemotron-3.5-Parse/blob/dca5b2df89d00a671509204501d8f1f379d5e94f/docs/serving.md) — получено 2026-10-18