O que é Chandra OCR 2?
O Chandra OCR 2 é um modelo de parsing de documentos da Datalab, a empresa por trás do Marker e do Surya, lançado em 18 de março de 2026 com a versão 0.2.0 do pacote chandra-ocr. A Datalab o chama de modelo de 4B; a contagem dos safetensors no Hugging Face é de 5,30 bilhões de parâmetros, cerca de 10,6 GB em BF16. Ele é construído sobre o Qwen 3.5 e transforma imagens de páginas e PDFs em Markdown, HTML ou JSON com blocos de layout e bounding boxes.
O modelo rotula 18 tipos de bloco, de tabelas e equações a diagramas químicos e sumários, converte fluxogramas em Mermaid, extrai valores de gráficos e lê manuscritos e formulários preenchidos com caixas de seleção. A Datalab afirma suportar 90 idiomas ou mais.
O código é Apache 2.0. Os pesos usam uma licença OpenRAIL-M modificada: gratuita para pesquisa e uso pessoal, e gratuita para uso comercial só se a sua empresa tiver tido menos de US$ 2M de receita bruta no ano anterior e menos de US$ 2M de captação total. À parte disso, nenhuma empresa de qualquer porte pode usá-lo em um produto que concorra com os da Datalab. Acima dos limites é preciso uma licença paga; o preço não é publicado.
Quanto custa Chandra OCR 2?
| Plano | Preço | O que inclui |
|---|---|---|
| Weights | Free under $2M | OpenRAIL-M modificada; proibido o uso concorrente; licença paga acima do limite |
| Datalab Convert API | $4 per 1,000 pages | Modo fast ou balanced; accurate US$ 10 |
| Team | $400/month | Inclui US$ 400 de uso |
Pesos gratuitos para pesquisa, uso pessoal e empresas com menos de US$ 2M de receita e US$ 2M de captação; licença paga acima disso (preço não publicado). API da Datalab: Convert US$ 4 a cada 1.000 páginas nos modos fast/balanced, US$ 10 no accurate; plano Team US$ 400/mês.
Chandra OCR 2 vale a pena?
O Chandra OCR 2 é um dos poucos modelos de OCR cujas alegações de precisão se sustentaram no teste de outra pessoa. No BHL OCR leaderboard, um ranking independente de 2.165 páginas transcritas à mão de livros de história natural dos séculos 18 e 19, ele fica em 2º de 26, com taxa de erro de caracteres de 0,0214, estatisticamente empatado com o dots.mocr, a 0,0214, e o dots.ocr, a 0,0224. Sua taxa de loops ali, de 0,09% ou duas páginas, é a menor de todos os modelos generativos do ranking.
Os números da própria Datalab apontam na mesma direção. Ela informa 85,8 no olmOCR-Bench da Ai2, a melhor pontuação de pesos abertos na sua tabela, à frente do dots.ocr 1.5, com 83,9, e do olmOCR 2, com 82,4; as notas de versão dizem 85,9, então espere uma variação na casa decimal. A Jina e a OpenBMB, ambas concorrentes, listam o Chandra 2 com 85,8 nas próprias tabelas do olmOCR. No conjunto interno de 43 idiomas da Datalab ele tem média de 77,8%, contra 67,6% do Gemini 2.5 Flash, mas ainda fica atrás do Gemini em árabe, hindi, urdu e vietnamita.
O tamanho é o custo. Com 5,30 bilhões de parâmetros pela contagem do Hugging Face, ele tem cerca de cinco vezes o tamanho do PaddleOCR-VL-1.6, e o número de throughput da Datalab é de 1,44 página por segundo em uma H100 com 96 solicitações simultâneas no conjunto difícil do olmOCR, o que ela estima em cerca de 2 páginas por segundo em documentos comuns. O Surya OCR 2.5, da mesma empresa, chega a 4,52 páginas por segundo. O ranking BHL também mediu sua taxa de erro diplomática, que preserva o s longo e as ligaduras como impressos, em 0,093, bem pior que a pontuação principal, em parte por causa da marcação na saída.
A licença decide a maioria das compras. O teto de US$ 2M vale para receita e captação separadamente, então uma startup que levantou uma rodada seed de US$ 3M já precisa de licença paga, e a cláusula que proíbe o uso em qualquer produto que concorra com a API da Datalab atinge fornecedores de processamento de documentos de qualquer porte. O Surya OCR 2.5 eleva o limite para US$ 5M; PaddleOCR-VL-1.6, GLM-OCR e MiniCPM-OCR 1.0 não têm limite algum.
Onde ele se destaca
Uma equipe de digitalização em uma biblioteca de história natural
Transcrever volumes impressos do século 19 para busca de texto completo
Sirva o modelo com chandra_vllm e processe as imagens das páginas em lote pela CLI chandra. O uso em pesquisa e sem fins lucrativos é gratuito pela licença, e a taxa de erro de 0,0214 do ranking BHL nesse tipo de material é um número medido, e não uma alegação do fornecedor. Mantenha uma ferramenta por linha ao lado se você precisar das grafias e ligaduras originais.
Um engenheiro em uma insurtech em estágio seed com US$ 1,5M captados
Extrair formulários de sinistro manuscritos, incluindo caixas de seleção, para JSON
Hospede você mesmo em uma H100 ou equivalente alugada; pela estimativa da Datalab de 2 páginas por segundo, isso dá cerca de 7.200 páginas por hora. Os pesos são gratuitos enquanto a receita e a captação ficarem abaixo de US$ 2M, então a próxima rodada de investimento abre uma negociação de licença.
Um líder de operações em uma empresa de logística de 200 pessoas acima do limite
Processar PDFs de fornecedores sem comprar uma licença do modelo
Envie as páginas à Convert API hospedada da Datalab a US$ 4 a cada 1.000 páginas no modo fast ou balanced, ou US$ 10 no modo accurate, então 50.000 páginas por mês custam de US$ 200 a US$ 500. O card da Datalab diz que a API hospedada marca 86,7 no olmOCR-Bench, um pouco acima dos pesos abertos.
Antes de decidir
- Configuração
- pip install chandra-ocr, inicie um servidor vLLM com chandra_vllm e depois rode chandra input.pdf ./output; o caminho via Transformers exige pip install chandra-ocr[hf] e torch.
- Integrações
- vLLM (recomendado) e Hugging Face Transformers; API Python InferenceManager; saída em Markdown, HTML e JSON com bounding boxes; API hospedada e playground da Datalab.
- Dados e privacidade
- Código Apache 2.0; pesos sob OpenRAIL-M modificada com teto de US$ 2M de receita e US$ 2M de captação e uma cláusula que proíbe o uso concorrente. Execuções auto-hospedadas mantêm os documentos no seu hardware.
- Custo em escala
- Pesos de cerca de 10,6 GB em BF16; a Datalab mede 1,44 página por segundo em uma H100 80GB com 96 sequências simultâneas em páginas do olmOCR-Bench e estima cerca de 2 em documentos reais. Hospedado: US$ 4 a cada 1.000 páginas no fast, US$ 10 no accurate.
- Limites
- Latência P95 de 156 segundos no próprio teste de throughput da Datalab; mais fraco que o Gemini 2.5 Flash em árabe, hindi e urdu na tabela da Datalab; o cliente do fornecedor reprocessa páginas em loop, o que aumenta a latência.
O que é bom
- 2º de 26 no ranking independente BHL OCR, empatado com o líder
- 85,8 no olmOCR-Bench, a melhor pontuação de pesos abertos na tabela da Datalab
- Blocos de layout, manuscritos, formulários, gráficos e diagramas Mermaid em um único modelo
- Taxa de loops de 0,09% em testes independentes
O que não é
- Uso comercial gratuito só abaixo de US$ 2M de receita e US$ 2M de captação
- Proíbe o uso em produtos que concorram com a API da Datalab
- 5,30B de parâmetros; cerca de 1,44 página por segundo em uma H100 em páginas difíceis
- Taxa de erro diplomática (como impresso) de 0,093 no ranking BHL, muito acima da pontuação principal
Ideal para
Pesquisadores, arquivos e pequenas empresas abaixo do limite da licença que querem o parser aberto mais testado de forma independente para digitalizações difíceis e manuscritos.
Alternativas ao Chandra OCR 2
Chandra OCR 2: perguntas frequentes
- Chandra OCR 2 vale a pena?
- O Chandra OCR 2 tem as melhores evidências externas de todos os parsers de documentos abertos que cobrimos, e a licença mais restritiva: o uso comercial gratuito termina em US$ 2M. Damos nota 4.2 de 5.
- Quanto custa Chandra OCR 2?
- Pesos gratuitos para pesquisa, uso pessoal e empresas com menos de US$ 2M de receita e US$ 2M de captação; licença paga acima disso (preço não publicado). API da Datalab: Convert US$ 4 a cada 1.000 páginas nos modos fast/balanced, US$ 10 no accurate; plano Team US$ 400/mês.
- Quais são as desvantagens de Chandra OCR 2?
- Uso comercial gratuito só abaixo de US$ 2M de receita e US$ 2M de captação; proíbe o uso em produtos que concorram com a API da Datalab; 5,30B de parâmetros; cerca de 1,44 página por segundo em uma H100 em páginas difíceis; taxa de erro diplomática (como impresso) de 0,093 no ranking BHL, muito acima da pontuação principal.
- Para quem Chandra OCR 2 é indicado?
- Pesquisadores, arquivos e pequenas empresas abaixo do limite da licença que querem o parser aberto mais testado de forma independente para digitalizações difíceis e manuscritos.
- Quanto custa Chandra OCR 2 para uma equipe ou em produção?
- Pesos de cerca de 10,6 GB em BF16; a Datalab mede 1,44 página por segundo em uma H100 80GB com 96 sequências simultâneas em páginas do olmOCR-Bench e estima cerca de 2 em documentos reais. Hospedado: US$ 4 a cada 1.000 páginas no fast, US$ 10 no accurate.
- Chandra OCR 2 é seguro para dados da empresa?
- Código Apache 2.0; pesos sob OpenRAIL-M modificada com teto de US$ 2M de receita e US$ 2M de captação e uma cláusula que proíbe o uso concorrente. Execuções auto-hospedadas mantêm os documentos no seu hardware.
- Quais são as melhores alternativas ao Chandra OCR 2?
- As alternativas mais próximas que analisamos são Surya OCR 2.5, dots.ocr, LightOnOCR-3-4B, PaddleOCR-VL-1.6 e Mistral OCR 4.1.
Respostas verificadas em 2 de nov. de 2026.
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