¿Qué es Surya OCR 2.5?
Surya OCR 2.5 es un modelo de visión y lenguaje de 689 millones de parámetros de Datalab, la empresa detrás del conversor de PDF Marker, publicado el 29 de octubre de 2026 con la versión 0.23.0 del paquete surya-ocr. Un solo modelo se encarga del análisis de maquetación con orden de lectura, el OCR de página completa, las tablas en HTML con celdas combinadas y las matemáticas en línea en LaTeX. La detección de líneas de texto es un modelo pequeño aparte.
Se ejecuta con el paquete surya-ocr, que arranca un servidor vLLM en GPU de NVIDIA o llama.cpp en CPU y Apple Silicon, con un backend MLX experimental. Marker 2.1.0 lo usa por defecto. Pierde una función de Surya 2: la geometría de filas y columnas de las tablas.
El código es Apache 2.0. Los pesos están bajo una licencia OpenRAIL-M modificada: gratis para investigación, uso personal y empresas por debajo de $5M tanto en ingresos como en financiación; por encima hace falta una licencia de pago, con precio a consultar.
¿Cuánto cuesta Surya OCR 2.5?
| Plan | Precio | Qué incluye |
|---|---|---|
| Weights | Free under $5M | OpenRAIL-M modificada; licencia de pago por encima del umbral |
| Datalab Convert API | $4 per 1,000 pages | Modo fast o balanced; accurate $10 |
| Team | $400/month | Incluye $400 de uso |
Pesos gratis para investigación, uso personal y empresas por debajo de $5M de ingresos y financiación; licencia de pago por encima (precio no publicado). API de Datalab: Convert $4 por 1.000 páginas en fast/balanced, $10 en accurate; plan Team $400/mes.
¿Merece la pena Surya OCR 2.5?
Surya 2.5 es más una mejora de velocidad que un salto en precisión, y a este tamaño la velocidad es lo que cuenta. Datalab mide 4,52 páginas por segundo en una H100 a 192 DPI, frente a 2,72 de Surya 2 con predicción multitoken, porque escribe unos 1.514 tokens por página en lugar de 3.917. Los bucles, el fallo en que una página llega al tope de tokens, bajan del 3,8% de las peticiones al 0,1%.
Las mejoras de precisión son modestas y en su mayoría propias. En el OmniParseBench de la propia Datalab obtiene 85,9 frente a 83,3 de Surya 2, con un intervalo bootstrap publicado; en el olmOCR-bench de Ai2 pasa de 82,8 a 83,7. La primera prueba externa, la evaluación BHL OCR, lo situó 12.º de 26 con una tasa de error de caracteres de 0,0432, empatado con olmOCR-2. Es respetable para 689M de parámetros, no un nuevo líder.
El panorama multilingüe es irregular. El conjunto interno de 91 idiomas de Datalab da un 74,9% global, apenas por encima del 74,5%; chino, alemán y vietnamita mejoraron, mientras que el inglés cayó del 94,3% al 90,3%, el ruso del 77,8% al 71,7% y el bengalí del 61,6% al 55,3%. Los equipos con documentos en ruso o en idiomas del sur de Asia deberían volver a probar antes de actualizar. La geometría de tablas ha desaparecido: surya_table --mode simple devuelve un error, así que los pipelines que necesitan coordenadas de celdas deben quedarse en Surya 2.
La licencia es la verdadera limitación. El uso gratuito termina en $5M de ingresos o financiación, un techo más bajo de lo que parece para una startup con financiación, y el precio de pago no está publicado. PaddleOCR-VL y DeepSeek-OCR 2 son Apache 2.0; la ventaja de Surya sobre ellos es el empaquetado, un pip install que lanza su propio servidor y devuelve bloques estructurados con etiquetas, polígonos y puntuaciones de confianza.
Dónde se gana su sitio
Un ingeniero de ML en una startup legal-tech en fase seed
Convertir 500.000 páginas de contratos escaneados al mes en HTML estructurado
A las 4,52 páginas por segundo de Datalab, una H100 lo despacha en unas 31 horas de GPU. La empresa está por debajo del umbral de $5M, así que los pesos son gratis; tendrá que presupuestar una licencia en cuanto levante por encima de esa cifra.
Un investigador que digitaliza las revistas de una biblioteca universitaria
Extraer texto, matemáticas y orden de lectura de artículos científicos antiguos
Las ecuaciones salen como LaTeX compatible con KaTeX dentro del HTML, y la tasa de acierto en escaneos antiguos en olmOCR-bench es solo del 44,3%, así que las páginas muy degradadas siguen necesitando un modelo mayor o revisión manual.
Una responsable de operaciones en una gestoría de 40 personas
Procesar los PDF de clientes sin gestionar GPU
La API alojada Convert de Datalab cobra $4 por 1.000 páginas en modo fast o balanced, así que 20.000 páginas al mes salen por unos $80; su página de precios no indica qué modos usan Surya y cuáles Chandra.
Antes de decidirte
- Puesta en marcha
- pip install surya-ocr y luego surya_ocr sobre una imagen, un PDF o una carpeta; lanza vLLM en Docker en GPU de NVIDIA o llama-server en CPU y Apple Silicon. Usa --keep_server para no recargar en cada comando.
- Integraciones
- Marker 2.1.0 lo usa por defecto; vLLM, llama.cpp (GGUF publicado), MLX experimental; el servidor compatible con OpenAI se puede compartir; app de demostración en Streamlit.
- Datos y privacidad
- Código Apache 2.0; pesos OpenRAIL-M modificada, gratis para investigación, uso personal y empresas por debajo de $5M de ingresos y financiación. Las ejecuciones autoalojadas no envían nada a Datalab.
- Coste a escala
- Unas 16.000 páginas por hora en una H100 a 192 DPI, hasta unas 22.000 a 96 DPI. En un M4 Max, 0,19 páginas por segundo. Alojado: $4 por 1.000 páginas en fast, $10 en accurate.
- Límites
- Solo documentos, no fotos ni escenas; sin geometría de tablas; el contexto de vLLM debe admitir una imagen de unos 8.000 tokens más un presupuesto de página de 12.288 tokens; surya-ocr y vLLM entran en conflicto en un mismo entorno de Python.
Lo bueno
- 4,52 páginas por segundo en una H100 a 192 DPI, 1,7 veces Surya 2
- Maquetación, orden de lectura, OCR, tablas HTML y matemáticas LaTeX con un solo modelo de 689M
- Funciona en CPU y Apple Silicon con llama.cpp, Q8 por debajo de 4,3GB de RSS
- Bucles reducidos del 3,8% al 0,1% de las páginas
Lo malo
- Pesos gratis solo por debajo de $5M de ingresos y financiación; precio de pago no publicado
- Sin geometría de filas y columnas en tablas; para eso sigue haciendo falta Surya 2
- Las puntuaciones en inglés, ruso y bengalí bajaron en el conjunto multilingüe de Datalab
- Puesto 12.º de 26 en la clasificación independiente BHL OCR
Ideal para
Equipos pequeños e investigadores que necesitan un análisis de documentos autoalojado y rápido con maquetación y tablas, y cuya empresa está por debajo del umbral de la licencia.
Alternativas a Surya OCR 2.5
Surya OCR 2.5: preguntas frecuentes
- ¿Merece la pena Surya OCR 2.5?
- Surya 2.5 convierte un modelo de menos de 1B en un analizador de documentos completo creíble, a unas 16.000 páginas por hora en una H100, pero lo primero que hay que leer es la licencia de sus pesos. Le damos un 4.0 sobre 5.
- ¿Cuánto cuesta Surya OCR 2.5?
- Pesos gratis para investigación, uso personal y empresas por debajo de $5M de ingresos y financiación; licencia de pago por encima (precio no publicado). API de Datalab: Convert $4 por 1.000 páginas en fast/balanced, $10 en accurate; plan Team $400/mes.
- ¿Qué inconvenientes tiene Surya OCR 2.5?
- Pesos gratis solo por debajo de $5M de ingresos y financiación; precio de pago no publicado; sin geometría de filas y columnas en tablas; para eso sigue haciendo falta Surya 2; las puntuaciones en inglés, ruso y bengalí bajaron en el conjunto multilingüe de Datalab; puesto 12.º de 26 en la clasificación independiente BHL OCR.
- ¿Para quién es Surya OCR 2.5?
- Equipos pequeños e investigadores que necesitan un análisis de documentos autoalojado y rápido con maquetación y tablas, y cuya empresa está por debajo del umbral de la licencia.
- ¿Cuánto cuesta Surya OCR 2.5 para un equipo o en producción?
- Unas 16.000 páginas por hora en una H100 a 192 DPI, hasta unas 22.000 a 96 DPI. En un M4 Max, 0,19 páginas por segundo. Alojado: $4 por 1.000 páginas en fast, $10 en accurate.
- ¿Es Surya OCR 2.5 seguro para los datos de la empresa?
- Código Apache 2.0; pesos OpenRAIL-M modificada, gratis para investigación, uso personal y empresas por debajo de $5M de ingresos y financiación. Las ejecuciones autoalojadas no envían nada a Datalab.
- ¿Cuáles son las mejores alternativas a Surya OCR 2.5?
- Las alternativas más cercanas que hemos analizado son PaddleOCR-VL-1.6 y DeepSeek-OCR 2.
Respuestas comprobadas el 31 oct 2026.