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Fastino
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GLiNER2 提取模型与 Claude Haiku 5.5 对比测试
最近的一项比较评估了开源提取模型 GLiNER2 与 Anthropic 的 Claude Haiku 5.5 在 JSON 提取任务上的性能。GLiNER2 可以在 CPU 上运行，并使用模式进行提取，速度非常快，但准确性不如 Haiku，尤其是在需要判断的数值方面。虽然 GLiNER2 在直接提取方面表现良好，但 Haiku 在大多数测试中表现出更高的准确性，特别是在发票处理等更复杂的任务上。研究还指出，GLiNER2 的错误有时…
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Fastino 发布 GLiNER2.5，采用边界预测实现高效信息抽取
Fastino 发布了 GLiNER2.5，这是一种信息抽取模型，用边界预测取代了跨度枚举。这种架构改变允许更长的上下文窗口，最多可达 4,096 个词，并实现与序列长度相关的线性计算。该模型支持联合实体关系抽取、跨任务标签约束和每跨度属性，为现有方法提供了更灵活、更高效的替代方案。Hugging Face 上提供了三个检查点，适用于包括 CPU 推理在内的各种部署场景。