开源模型

腾讯混元 HunyuanOCR-1.5 1.5

HunyuanOCR-系列 · 腾讯混元 · 2026-07发布

开源支持本地部署多模态国内可直连有免费额度长上下文

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模型介绍

腾讯开源轻量端到端 OCR 模型（约 1B 参数），统一文档解析、文字识别、信息抽取、图文翻译，支持 4K 分辨率与 128K 上下文，DFlash 投机解码最高提速 6.37 倍。

模型基础信息

模型系列HunyuanOCR-系列

开发机构腾讯混元

发布时间2026-07

参数规模约 1B

上下文窗口128K

模型类型多模态（OCR 端到端）

中文能力优秀

使用方式网页体验 / API调用 / 本地部署

免费额度与收费政策

在线 Demo 开源权重

免费规则详情

腾讯混元官方在线 Demo 免费体验；权重开源可自部署。

收费标准简介

开源权重免费；算力自备。

模型能力介绍

✅ 核心优势

端到端统一 OCR 任务
约 1B 轻量，PC 可部署
128K 上下文
DFlash 投机解码提速显著

⚠️ 短板与局限

需 CUDA 13 环境
文档细粒度仍需人工复核

🎯 适用场景

密集文档/表格/公式解析
古籍与低资源语种 OCR
多图文档问答
PC 端离线部署

模型使用教程

本章节整理腾讯混元 HunyuanOCR-1.5 的在线体验、API调用、本地部署全套入门教程，快速上手使用该模型。

体验网址：腾讯混元官方 [在线 Demo](https://hunyuan.tencent.com/chat/HunyuanDefault?modelId=HY-OCR-1.0) 体验；开源权重见 [Hugging Face](https://huggingface.co/tencent/HunyuanOCR)。
能力简介：腾讯开源轻量端到端 OCR 模型（约 1B 参数），统一文档解析、文字识别、信息抽取、图文翻译，支持 4K 分辨率与 128K 上下文。
适用场景：密集文档/表格/公式解析、古籍与低资源语种 OCR、多图文档问答、PC 端离线部署。
使用建议：DFlash 投机解码最高提速 6.37x（transformers）/ 2.14x（vLLM）。
开发接入：vLLM / DFlash / llama.cpp 多种方式，OpenAI 兼容接口。

从 [Hugging Face](https://huggingface.co/tencent/HunyuanOCR) 下载权重（含 base + dflash 草稿模型）：

huggingface-cli download tencent/HunyuanOCR --local-dir ./HunyuanOCR --exclude "v1.0/*"

统一推理环境基于 uv，要求 CUDA 13。
许可为 Tencent Hunyuan Community License。

启动服务

uv sync --all-extras
uv run vllm serve tencent/HunyuanOCR --served-model-name hunyuan-ocr \
  -tp 1 --max-model-len 131072

curl 调用

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"hunyuan-ocr","temperature":0.0,"top_p":1.0,"messages":[{"role":"user","content":[{"type":"image_url","image_url":{"url":"https://example.com/doc.png"}}]}]}'

> 提示：推荐 sampling 为 temperature=0.0、top_p=1.0、repetition_penalty=1.08。

部署方式：支持 vLLM（AR / DFlash）、原生 transformers、llama.cpp（PC/CPU）。
硬件要求：1B 参数轻量模型，消费级 GPU 可运行；llama.cpp GGUF 版支持 CPU 与笔记本。
DFlash 启动：设置 DFLASH_PATH 指向 dflash 草稿模型目录后运行 serve_DFlash.sh。
参考：GitHub（Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR）提供推理、训练（GRPO RL）与 benchmark 文档。

💡 使用小技巧

推荐 temperature=0.0、top_p=1.0、repetition_penalty=1.08；llama.cpp GGUF 版支持 CPU 与笔记本。

❓ 常见问题 FAQ

Q1：支持离线吗？

A1：支持，llama.cpp GGUF 版可 CPU/笔记本离线运行。

Q2：如何提速？

A2：DFlash 投机解码最高提速 6.37x（transformers）。

访问备注与注意事项

2026-07-07 发布，为 HunyuanOCR-1.0 的系统性升级