<?xml version='1.0' encoding="utf-8"?>
      <rss version='2.0'>
      <channel>
      <title>Форум на Исходниках.RU</title>
      <link>https://forum.sources.ru</link>
      <description>Форум на Исходниках.RU</description>
      <generator>Форум на Исходниках.RU</generator>
  	
      <item>
        <guid isPermaLink='true'>https://forum.sources.ru/index.php?showtopic=467663&amp;view=findpost&amp;p=3929838</guid>
        <pubDate>Fri, 10 Oct 2025 08:00:00 +0000</pubDate>
        <title>MWS AI выпустила бенчмарк для оценки качества мультимодальных моделей, работающих с документами на русском языке</title>
        <link>https://forum.sources.ru/index.php?showtopic=467663&amp;view=findpost&amp;p=3929838</link>
        <description><![CDATA[RSS_Bot: <span class='tag-size' data-value='14' style='font-size:14pt;'>MWS AI выпустила бенчмарк для оценки качества мультимодальных моделей, работающих с документами на русском языке</span><br>
<br>
<em class='tag-i'>Компания MWS AI объявила о запуске открытого русскоязычного бенчмарка — MWS Vision Bench, предназначенного для оценки...</em><br>
<br>
Компания MWS AI объявила о запуске открытого русскоязычного бенчмарка — MWS Vision Bench, предназначенного для оценки качества мультимодальных моделей искусственного интеллекта (Visual Language Models, VLM), способных одновременно анализировать изображения и текст.<br>
<br>
MWS Vision Bench стал первым бенчмарком, ориентированным на оценку мультимодальных моделей в реальных продуктовых сценариях, где необходимо работать с документами на русском языке. Новый инструмент позволяет тестировать возможности генеративного искусственного интеллекта в распознавании и понимании документов, содержащих визуальные данные.<br>
<br>
Современные модели умеют анализировать договоры, счета, формы, схемы и таблицы. Однако существующие международные бенчмарки, такие как OCRBench, AI2D и MMMU, охватывают только английский и китайский языки. Подходящих бенчмарков на русском языке до сих пор не было, что делало невозможной объективную оценку таких моделей при решении продуктовых задач в российских компаниях.<br>
<br>
Бенчмарк MWS Vision Bench охватывает широкий спектр задач, направленных на оценку способности моделей работать с документами. Он проверяет, насколько эффективно модели умеют считывать текст с изображений, понимать структуру документа, находить необходимую информацию, распознавать расположение элементов и отвечать на сложные вопросы по содержимому.<br>
<br>
В состав MWS Vision Bench вошли 800 изображений и 2580 заданий, отражающие реальные сценарии работы с документами в российских организациях. В набор включены офисные и личные документы, схемы, рукописные записи, таблицы, чертежи, диаграммы, графики. Все изображения полностью обезличены. Для удобства использования исходный набор данных был случайным образом разделён на две части: валидационную (400 изображений, 1302 задания) и тестовую (400 изображений, 1 278 заданий). Валидационная часть бенчмарка опубликована в открытом доступе.<br>
<br>
«Сегодня появляется множество ИИ-моделей, но инструментов для оценки их пригодности к решению практических задач мало. Это осложняет сравнение результатов и выбор решений для бизнес-процессов. Без единых стандартов трудно определить, какая модель лучше справится с анализом документов, извлечением данных или автоматизацией обращений клиентов. Для компаний, работающих на русском языке, особенно важно иметь объективный инструмент сравнения, учитывающий особенности языка и деловой документации», — отметил генеральный директор MWS AI <strong class='tag-b'>Денис Филиппов</strong>.<br>
<br>
Открытый исходный код бенчмарка опубликован на GitHub, а датасет доступен на платформе Hugging Face. Это позволит компаниям загружать и тестировать как собственные, так и сторонние модели. На текущий момент лучшие результаты в бенчмарке показали соответственно Gemini 2.5 Pro, Claude Sonnet 4.5 и ChatGPT-4.1 mini. В сравнении также участвовали ChatGPT-5 и Qwen3-VL.<br>
<br>
Адрес новости:<br>
https://open.cnews.ru/news/line/2025-10-10_mws_ai_vypustila_benchmark_dlya<br>
<br>
]]></description>
        <author>RSS_Bot</author>
        <category>Новости софта</category>
      </item>
	
      </channel>
      </rss>
	