O que é Dharma Field Extractor?
O Dharma Field Extractor é um modelo de extração de campos de documentos da Dharma-AI S.A., empresa do Rio de Janeiro que desenvolve modelos pequenos e especializados para empresas. Apresentado no blog do Hugging Face em 4 de novembro de 2026, é um adaptador LoRA treinado sobre o DharmaOCR-LITE v1.1, uma nova versão de 2 bilhões de parâmetros do modelo de OCR da empresa. Nem o adaptador nem a base v1.1 estão publicados no Hugging Face; o único modelo público da Dharma é o DharmaOCR-LITE anterior, sob licença não comercial.
Ele recebe a imagem de um documento e devolve JSON em um de dois modos. No modo aberto, extrai todos os campos que encontra e os aninha como o documento, incluindo linhas de tabela como os itens de uma nota. No modo de esquema, você fornece as chaves e um tipo para cada uma (string, número ou booleano) e recebe exatamente essas chaves, com null para o que não estiver na página. O adaptador foi treinado com 43.384 exemplos: documentos em inglês da web pública, documentos reais em português do Brasil de fontes próprias da Dharma-AI e um conjunto menor em outros idiomas europeus e asiáticos, cobrindo recibos, notas, formulários, extratos bancários e documentos de identidade.
Dharma Field Extractor vale a pena?
O resultado principal é restrito e autodeclarado. No benchmark próprio da Dharma-AI, com 546 documentos testados de três formas (sem esquema, com um esquema de campos reais e com um esquema misturado a campos inexistentes), ele marca 0,834 contra 0,816 do Claude Opus 5 e 0,741 do GPT-5.6 Luna. Os modelos de fronteira rodaram com raciocínio no nível baixo. Conjunto de teste, métrica e vencedor vêm todos da mesma empresa, e o post não publica configurações de treino nem código para reproduzir o resultado.
A métrica é sensata para produção. Ela multiplica o F1 por campo, casando os campos pelo caminho, incluindo a posição em uma tabela, pela similaridade de distância de edição dos valores e pela fração de saídas que são JSON válido. Isso pune as falhas que quebram um pipeline: um campo inventado, um item errado, uma chave solta. O fato de o modo de esquema devolver null para campos ausentes, em vez de chutar, é o comportamento que equipes de contas a pagar querem.
O argumento de custo é o verdadeiro atrativo. Hospedado em uma NVIDIA L40S a US$ 2,24 por hora, a Dharma-AI calcula a execução cerca de 6 vezes mais barata que o GPT-5.6 Luna e 147 vezes mais barata que o GPT-5.6 Sol, embora ressalte que US$ 2,24 não é um preço de venda. Um modelo de 2B em uma GPU intermediária é um jeito plausível de processar milhões de recibos por mês.
O que impede a recomendação é o acesso. Não há pesos, nem preço de API, nem termos publicados sobre tratamento de dados, só um portal de demonstração e um contato comercial. Os pesos do DharmaOCR-LITE anterior são não comerciais e exigem uma licença escrita à parte para qualquer uso hospedado ou comercial, o que sugere o mesmo modelo para este. Alternativas abertas como GLM-OCR e PaddleOCR-VL podem ser baixadas e testadas hoje nos seus próprios documentos; este pede uma conversa primeiro.
Onde ele se destaca
Uma líder de contas a pagar em uma distribuidora brasileira que lida com notas fiscais e faturas de fornecedores
Levar totais, CNPJs e itens para o ERP sem redigitar
Envie cada nota escaneada com um esquema que use os nomes de campo do ERP e lance o JSON direto, marcando os null para revisão. O modelo viu documentos brasileiros reais no treino; implantação e preço precisam ser negociados com a Dharma-AI.
Um engenheiro de plataforma que quer substituir uma etapa de extração com modelo de fronteira cara demais por página
Reduzir o custo por documento em um pipeline de recibos de alto volume sem perder precisão
Antes de assinar, avalie uma amostra dos seus próprios documentos na demo contra o modelo atual, com os mesmos três casos que a Dharma-AI testa (sem esquema, campos reais, campos falsos); a economia publicada de 6 a 147 vezes supõe hospedagem própria em uma L40S a US$ 2,24 por hora.
Antes de decidir
- Configuração
- Teste um documento no portal de demonstração linkado no post de lançamento; o uso em produção passa pela equipe comercial da Dharma-AI. Sem pesos públicos, SDK ou referência de API.
- Integrações
- Saída JSON com seus próprios nomes de campo como chaves; a Dharma-AI diz que seus modelos rodam on-premise ou em nuvem privada. Nenhuma integração de terceiros é listada.
- Dados e privacidade
- A Dharma-AI diz que os clientes mantêm controle total dos dados no próprio ambiente; retenção, uso para treino e certificações não são publicados. Os pesos públicos do DharmaOCR-LITE exigem licença escrita da Dharma-AI S.A. para uso comercial, hospedado ou governamental.
- Custo em escala
- Não publicado. O cálculo de custo do benchmark da Dharma-AI usa uma NVIDIA L40S a US$ 2,24 por hora e afirma custo cerca de 6 a 147 vezes menor que GPT-5.6 Luna e GPT-5.6 Sol.
- Limites
- Recebe imagens de documentos; tipos de campo limitados a string, número e booleano. A generalização fora do conjunto de treino é mostrada em um recibo do SROIE e um formulário do FUNSD, não em um benchmark completo.
O que é bom
- O modo de esquema devolve exatamente suas chaves e null para campos ausentes
- Lida com campos aninhados e linhas de tabela, como itens de uma nota
- Treinado com documentos reais em português do Brasil além de inglês
- 2B parâmetros; os números de custo da Dharma-AI supõem uma L40S
O que não é
- Sem pesos públicos, API ou preço
- Benchmark, métrica e comparação são todos da Dharma-AI
- Só entrada de imagem; o tratamento de PDF não é descrito
- Os pesos anteriores da Dharma só têm licença para uso não comercial
Ideal para
Equipes de finanças e operações no Brasil e na América Latina que processam grandes volumes de recibos, notas e formulários e estão dispostas a contratar uma implantação privada de um fornecedor pequeno.
Alternativas ao Dharma Field Extractor
Dharma Field Extractor: perguntas frequentes
- Dharma Field Extractor vale a pena?
- O Dharma Field Extractor mostra de forma convincente que um modelo de 2B pode empatar com um modelo de fronteira no preenchimento de campos de notas, mas enquanto não dá para baixá-lo nem ver um preço, essa demonstração é tudo o que se pode comprar. Damos nota 3.3 de 5.
- Quanto custa Dharma Field Extractor?
- Sem preço publicado. Uso comercial e implantação por contrato com a Dharma-AI; o post de lançamento traz o link de um portal de demonstração.
- Quais são as desvantagens de Dharma Field Extractor?
- Sem pesos públicos, API ou preço; benchmark, métrica e comparação são todos da Dharma-AI; só entrada de imagem; o tratamento de PDF não é descrito; os pesos anteriores da Dharma só têm licença para uso não comercial.
- Para quem Dharma Field Extractor é indicado?
- Equipes de finanças e operações no Brasil e na América Latina que processam grandes volumes de recibos, notas e formulários e estão dispostas a contratar uma implantação privada de um fornecedor pequeno.
- Quanto custa Dharma Field Extractor para uma equipe ou em produção?
- Não publicado. O cálculo de custo do benchmark da Dharma-AI usa uma NVIDIA L40S a US$ 2,24 por hora e afirma custo cerca de 6 a 147 vezes menor que GPT-5.6 Luna e GPT-5.6 Sol.
- Dharma Field Extractor é seguro para dados da empresa?
- A Dharma-AI diz que os clientes mantêm controle total dos dados no próprio ambiente; retenção, uso para treino e certificações não são publicados. Os pesos públicos do DharmaOCR-LITE exigem licença escrita da Dharma-AI S.A. para uso comercial, hospedado ou governamental.
- Quais são as melhores alternativas ao Dharma Field Extractor?
- As alternativas mais próximas que analisamos são GLM-OCR, PaddleOCR-VL-1.6, Mistral OCR 4.1 e Chandra OCR 2.
Respostas verificadas em 9 de nov. de 2026.