> ## Content Index
> Fetch the complete content index at: https://globalfeed.ai/llms.txt
> Use this file to discover other available public pages before exploring further.

# LightOn تطلق LightOnOCR-3 المفتوح لقراءة المستندات وتحويل الرسوم البيانية إلى جداول
- URL: https://globalfeed.ai/ar/lighton-ttlq-lightonocr-3-lmftwh-lqr-lmstndt-wthwyl-lrswm-lbyny-l-jdwl/
- Published: 2026-10-10T18:55:27.000Z
- Updated: 2026-10-10T18:55:27.000Z
- Description: أطلقت شركة الذكاء الاصطناعي الفرنسية LightOn عائلة نماذج LightOnOCR-3 لقراءة المستندات بترخيص Apache 2.0. وتحدد النماذج بأحجامها 0.8B و1B و4B موقع كل كتلة في الصفحة بمربعات معنونة، وتكتب أوصافا قصيرة للصور، وتحول بيانات الرسوم البيانية إلى جداول.
- Author: GlobalFeed Editor
- Tags: LightOn, LightOnOCR-3, OCR, قراءة المستندات, x-LightOnIO, dil-ar, elle

أطلقت شركة الذكاء الاصطناعي الفرنسية **LightOn** في 8 أكتوبر 2026 عائلة نماذج **LightOnOCR-3**. ونماذج التعرف الضوئي على الحروف (OCR) تحول النص الموجود في مستند ممسوح ضوئيا أو مصور إلى نص قابل للتحرير. وتأتي LightOnOCR-3 بثلاثة أحجام هي 0.8B و1B و4B، وتصدر بترخيص Apache 2.0 الذي يسمح بالاستخدام البحثي والتجاري. وملفات النماذج متاحة للتنزيل للجميع، ما يتيح للمؤسسات تشغيلها على خوادمها الخاصة.

وبحسب إعلان الشركة، يحمل هذا الجيل ثلاث قدرات جديدة. إذ تستطيع النماذج تحديد موقع كل كتلة في الصفحة بمربع معنون يبين نوعها، وتكتب وصفا قصيرا لا يتجاوز نحو عشر كلمات للصور التي ليست رسوما بيانية، وتستخرج بيانات كل رسم بياني في جدول HTML. وعند ترك الموجه فارغا يكتفي النموذج بتفريغ النص، أما مع موجه grounding فيضيف تخطيط الصفحة وأوصاف الصور وجداول الرسوم البيانية.

## بنية Qwen3.5 ونتائج الاختبارات

يستخدم نموذجا 0.8B و4B بنية Qwen3.5 للرؤية واللغة، وبحسب الإعلان فإن نموذج 4B مبني على Qwen3.5-4B، بينما يحتفظ نموذج 1B ببنية الجيل السابق. ووفق النتائج التي نشرتها LightOn، يحقق نموذج 4B نتيجة 86.3 في اختبار olmOCR-Bench، ويتصدر الجدول نموذج Infinity Parser Pro الذي يضم 35.1 مليار معامل بنتيجة 87.6، في حين يسجل Chandra 2 المماثل في الحجم 85.8\. وفي اختبار ParseBench الذي يغطي خمس فئات، يحتل نموذجا 4B و0.8B المركزين الأولين بنتيجتي 75.1 و74.6\. كما يتصدر نموذج 4B فئتي قراءة الرسوم البيانية والتنسيق الدلالي.

أُجريت قياسات السرعة على بطاقة H100 واحدة باستخدام vLLM. وبحسب الشركة، يعالج نموذج 0.8B بدقة 1540 بكسل 4.78 صفحة في الثانية، ونموذج 4B نحو 3.36 صفحة، بينما يحقق نموذج 1B أقل زمن استجابة للصفحة الواحدة عند 2.7 ثانية. ونشرت LightOn على GitHub نصوصا برمجية لتحويل المخرجات الخام وعرضها وإعادة إنتاج نتائج الاختبارات، كما تتوفر صفحة تجريبية على Hugging Face.

يذكر الإعلان أن بيانات التدريب شملت صفحات اصطناعية بأكثر من 20 لغة، لكنه لا يقدم نتائج منفصلة للعربية أو لغات مماثلة، واكتفى بنتيجة منفصلة للمستندات الفرنسية. ويُستحسن تجربة النماذج على مستنداتك الخاصة قبل استخدامها. وقد أجرت LightOn المقارنات، وتتقدم نماذج منافسة في بعض الفئات. وللحصول على صورة أشمل، تابع أيضا تقييمات الباحثين المستقلين.

المصادر: [LightOn: إعلان LightOnOCR-3](https://huggingface.co/blog/lightonai/lightonocr-3?ref=globalfeed.ai)، و[Hugging Face: بطاقة نموذج LightOnOCR-3-1B](https://huggingface.co/lightonai/LightOnOCR-3-1B?ref=globalfeed.ai)، و[GitHub: LightOnOCR](https://github.com/lightonai/LightOnOCR?ref=globalfeed.ai).