Qu’est-ce que LightOnOCR-3-4B ?
LightOnOCR-3-4B est le plus grand des trois modèles d'OCR que LightOn, une entreprise d'IA parisienne, a publiés le 8 octobre 2026 sous Apache 2.0. Il repose sur l'architecture vision-langage Qwen3.5 ; LightOn le présente comme un 4B, et le checkpoint compté par Hugging Face contient 4,54 milliards de paramètres. La famille comprend aussi un 0.8B sur la même architecture et un 1B qui conserve l'ancienne conception de LightOnOCR-2 comme mise à niveau directe.
Appelé avec un prompt vide, il transcrit la page en Markdown comme les versions précédentes. Appelé avec le prompt "grounding", il étiquette chaque bloc avec l'un de 16 types et une boîte englobante, écrit une courte description de chaque image et transforme les graphiques en tableau HTML de leurs points de données, pour environ 25 % de tokens de sortie en plus.
Il remplace LightOnOCR-2-1B, sorti en janvier 2026, qui a été téléchargé 779 954 fois le mois dernier sur Hugging Face contre 19 097 pour le 4B. Ce modèle ne faisait que de la transcription, tournait à 5,71 pages par seconde sur un H100 selon LightOn et obtenait 0,0 dans la catégorie d'ancrage visuel de ParseBench.
LightOnOCR-3-4B vaut-il le coup ?
LightOnOCR-3-4B est le modèle d'OCR de bout en bout le plus complet de sa catégorie de taille, selon les propres benchmarks de LightOn. Il obtient 75,1 au total sur ParseBench, devant Infinity-Parser2-Pro à 74,3 avec un neuvième des paramètres, Chandra 2 à 70,1 et Mistral OCR 4.1 à 68,2, et 86,3 sur olmOCR-Bench, 1,3 point derrière Infinity-Parser2-Pro et 0,5 devant Chandra 2. Tous les chiffres viennent d'essais de LightOn, après des fonctions de normalisation qu'il publie avec des scripts pour reproduire les résultats.
Les résultats sur les documents français sont les plus distinctifs. Sur fr-bench-pdf2md, il obtient 74,1 au total contre 69,0 pour Chandra 2 et 63,2 pour Infinity-Parser2-Pro, avec 46,1 sur les pages manuscrites, là où Chandra 2 a 26,1 et Mistral OCR 4.1 a 11,5. Pour les archives et les administrations européennes, l'écart est plus grand que celui que montre n'importe quel benchmark anglais.
Il n'y a pas de score OmniDocBench, si bien qu'il ne peut pas être directement comparé à PaddleOCR-VL-1.6, OvisOCR2 ou GLM-OCR sur le tableau le plus courant. Sa catégorie faible sur olmOCR-Bench est celle des numérisations anciennes, à 52,5, où Infinity-Parser2-Pro atteint 58,2, et le petit frère de 0.8B arrive à un demi-point de lui sur ParseBench pour un cinquième de la taille. Seuls deux prompts sont pris en charge ; LightOn indique que toute autre instruction sort de la distribution d'entraînement.
La vitesse est mesurée avec soin. Sur un H100 avec vLLM, il sert 3,36 pages par seconde au maximum quand les pages sont rendues à 1 540 pixels sur le grand côté, 66 % de plus qu'au réglage de 400 DPI derrière ses meilleurs scores. Face à Chandra-OCR-2, construit sur le même socle Qwen3.5-4B, il est 19 % plus rapide sur une seule page et sert 21 % de pages de plus par seconde, surtout parce qu'il écrit 14 % de tokens en moins.
Notre avis : LightOnOCR-3-4B est le pendant européen des petits parseurs chinois, avec une sortie plus riche que la plupart d'entre eux. La variante 0.8B est le meilleur choix par défaut quand le débit compte plus que l'écriture manuscrite, puisqu'elle ne cède qu'un demi-point sur ParseBench.
Là où il fait la différence
Le service des archives d'une collectivité territoriale française qui numérise des dossiers manuscrits et dactylographiés
Transformer des pages mêlant écriture manuscrite et texte imprimé en texte consultable sur des serveurs internes
Servez le 4B avec vLLM sur un H100 et envoyez des pages rendues à 400 DPI. Les 46,1 de LightOn sur les pages manuscrites en français sont nettement devant les concurrents qu'il a testés, et la licence Apache 2.0 convient aux marchés publics.
Un ingénieur ML qui construit un système RAG sur des rapports d'entreprise
Découper les documents selon leurs vraies sections et garder les valeurs des graphiques consultables
Appelez-le avec le prompt grounding pour que chaque bloc revienne étiqueté avec une boîte, et indexez les tableaux de graphiques comme des données. Le grounding ajoute environ 25 % de tokens de sortie, soit environ 1 433 au lieu de 1 158 par page.
Une équipe plateforme qui fait déjà tourner LightOnOCR-2-1B en production
Mettre à niveau l'OCR sans changer son code client
Remplacez-le par LightOnOCR-3-1B, qui conserve l'ancienne architecture, ou passez au 4B avec Transformers 5.2 ou plus récent ; le mode de transcription à prompt vide se comporte comme avant.
Avant de vous engager
- Mise en route
- pip install transformers 5.5.4 ou plus récent avec pillow et pypdfium2 et chargez-le avec les classes Qwen3.5, ou lancez vllm serve avec le thinking désactivé ; rendez les PDF à 400 DPI avec un grand côté de 2 048 pixels.
- Intégrations
- Transformers et vLLM ; le dépôt GitHub de LightOn ajoute un client, une CLI, des convertisseurs de sortie, un visualiseur et le code de reproduction des benchmarks ; builds GGUF communautaires sur Hugging Face.
- Données et confidentialité
- Apache 2.0 pour la recherche et l'usage commercial. En auto-hébergement, les documents restent sur votre matériel ; la démo Hugging Face est la seule option hébergée citée sur la fiche.
- Coût à grande échelle
- Le checkpoint BF16 pèse environ 9 GB, si bien qu'un seul GPU de centre de données suffit à le servir. LightOn annonce un maximum de 3,36 pages par seconde sur un H100 avec un rendu à 1 540 pixels, soit environ 12 000 pages par heure.
- Limites
- Uniquement les prompts vide et grounding ; entraîné et évalué avec le thinking désactivé ; les numérisations anciennes sont sa catégorie la plus faible sur olmOCR-Bench ; aucun résultat OmniDocBench publié.
Les points forts
- 75,1 sur ParseBench et 86,3 sur olmOCR-Bench (autodéclarés)
- Boîtes de mise en page, descriptions d'images et tableaux de graphiques en un seul passage
- 74,1 sur les documents français, 46,1 sur les pages manuscrites
- Apache 2.0, d'un créateur européen, avec des scripts de reproduction
Les points faibles
- Pas de chiffre OmniDocBench pour comparer aux concurrents chinois
- Tous les chiffres de benchmark viennent d'essais de LightOn
- Seuls un prompt vide ou "grounding" sont pris en charge
- Le petit frère de 0.8B est presque aussi précis sur ParseBench
Idéal pour
Les équipes qui analysent des documents professionnels en langues européennes, des formulaires et de l'écriture manuscrite et veulent la mise en page et les données de graphiques sans pipeline de détection.
Alternatives à LightOnOCR-3-4B
LightOnOCR-3-4B : questions fréquentes
- LightOnOCR-3-4B vaut-il le coup ?
- LightOnOCR-3-4B donne à un seul modèle de 4B les boîtes de mise en page et les données de graphiques qui demandaient autrefois un pipeline, et selon les chiffres de LightOn, c'est le modèle ouvert à battre sur les documents français et manuscrits. Nous lui donnons 4.2 sur 5.
- Combien coûte LightOnOCR-3-4B ?
- Gratuit sous Apache 2.0. Aucune API hébergée par l'éditeur n'est indiquée sur la fiche du modèle ; une démo gratuite tourne sur Hugging Face Spaces.
- Quels sont les inconvénients de LightOnOCR-3-4B ?
- Pas de chiffre OmniDocBench pour comparer aux concurrents chinois; tous les chiffres de benchmark viennent d'essais de LightOn; seuls un prompt vide ou "grounding" sont pris en charge; le petit frère de 0.8B est presque aussi précis sur ParseBench.
- À qui s’adresse LightOnOCR-3-4B ?
- Les équipes qui analysent des documents professionnels en langues européennes, des formulaires et de l'écriture manuscrite et veulent la mise en page et les données de graphiques sans pipeline de détection.
- Combien coûte LightOnOCR-3-4B pour une équipe ou en production ?
- Le checkpoint BF16 pèse environ 9 GB, si bien qu'un seul GPU de centre de données suffit à le servir. LightOn annonce un maximum de 3,36 pages par seconde sur un H100 avec un rendu à 1 540 pixels, soit environ 12 000 pages par heure.
- LightOnOCR-3-4B est-il sûr pour les données de l’entreprise ?
- Apache 2.0 pour la recherche et l'usage commercial. En auto-hébergement, les documents restent sur votre matériel ; la démo Hugging Face est la seule option hébergée citée sur la fiche.
- Quelles sont les meilleures alternatives à LightOnOCR-3-4B ?
- Les alternatives les plus proches que nous avons testées sont Chandra OCR 2, Infinity-Parser2-Flash, Mistral OCR 4.1 et Surya OCR 2.5.
Réponses vérifiées le 2 nov. 2026.
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