01 / 模型卡片
模型卡片
GOT-OCR2.0 是由阶跃星辰（Stepfun）推出的通用 OCR 模型，旨在打破传统 OCR 仅能识别文字的局限。它不仅能精准提取文档文字，还能处理复杂的数学公式、化学方程式以及图表中的结构化数据。对于开发者而言，该模型最大的价值在于其“通用性”，无需针对不同场景（如票据、论文、截图）分别部署多个专项模型，极大地降低了视觉识别任务的链路复杂度，非常适合需要将非结构化图像快速转化为可编辑文本的 AI 应用场景。
模型类型ocr
提供方stepfun-ai
许可状态apache-2.0
02 / 文件与版本
模型文件与版本
03 / 模型下载
下载模型
推荐使用 ModelScope 命令行或 SDK 下载。下载前请先安装 ModelScope，并根据需要选择完整模型、单个文件、SDK 或 Git LFS 方式。
当前条目来源为 Hugging Face；以下命令使用同名 ModelScope 仓库格式，请先确认该仓库在 ModelScope 中可用。 模型仓库:
stepfun-ai/GOT-OCR2_0安装 ModelScope
下载前先安装命令行和 SDK 依赖。
pip install modelscope命令行下载完整模型库
下载完整模型权重、配置和模型卡片。
modelscope download --model stepfun-ai/GOT-OCR2_0下载单个文件到指定目录
这里以 README.md 为例，也可以替换为仓库内的其他文件。
modelscope download --model stepfun-ai/GOT-OCR2_0 README.md --local_dir ./dirSDK 下载
适合在 Python 项目或自动化脚本中使用。
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('stepfun-ai/GOT-OCR2_0')Git 下载
请确保 Git LFS 已正确安装。
git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/stepfun-ai/GOT-OCR2_0.git跳过 LFS 大文件下载
先获取仓库结构，之后再按需拉取大文件。
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://www.modelscope.cn/stepfun-ai/GOT-OCR2_0.git04 / 使用方法
如何使用
- 01步骤 1
阅读模型卡片和来源信息。
- 02步骤 2
从小型、非敏感任务开始评估。
- 03步骤 3
核对输出质量、许可和使用限制。
- 04步骤 4
验证通过后再纳入工作流。
05 / 讨论
讨论与反馈
这里保留讨论入口，方便继续核对来源、使用体验和维护状态。
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