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InceptiveA lightweight binary classifier that tells whether a **document region crop** is legible enough to be sent to an OCR model. It labels each crop `good` or `bad`. It is meant to sit between a layout detector and a (vision-language) OCR model. Crops are produced by a detector such as `Inceptive/PP-DocLayoutV3-ONNX`, and this model flags the ones that are too blurry, pixelated or compression-damaged. The pipeline can then skip those regions instead of running expensive inference on them, since unreadable regions are a common source of hallucinated OCR output. The previous release, `Inceptive/document-gate-keeper-v0`, stays available unchanged. **v0.5 expects different preprocessing**, so do not reuse v0's code (see Note for v0 users).
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inclusionAI🤗 Hugging Face | 🤖 ModelScope | 🐙 ling.tbox.cn | Tech Report Today, we announce the official open-source release of **Ling-2.6-flash**, an **instruct model** with **104B total parameters** and **7.4B active parameters**. As agent capabilities mature, skyrocketing **token consumption** has become a primary barrier to deployment. Unlike standard chat, agent workflows involve massive inputs and complex, multi-step execution, driving up both compute demand and user costs. While the industry is pivoting toward "long-reasoning" to push performance ceilings, a critical question remains: Are these excessive reasoning tokens truly necessary for high-frequency, everyday agent use cases?
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