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Nemotron-Parse-2.0-8bit 是 NVIDIA Nemotron Parse 2.0 文档解析模型的 8-bit MLX 量化版，一个 903M 参数的视觉编码器-解码器 OCR 模型，专为 Apple Silicon 推理优化。它的核心能力在于：只需输入一张文档图片，就能输出带坐标 Token（<x_>、<y_>、<class_>）的结构化解析结果——不仅识别文字，还告诉你每段文字"在哪、是什么"。本文带你完整拆解这套坐标 Token 体系与输出格式。

一分钟认识 Nemotron-Parse-2.0-8bit

这个模型由 C-RADIO 视觉编码器 + mBART 风格解码器构成，采用image-to-text only模式：提示文本只决定"任务"，真正驱动转录的是图片本身。模型只量化了语言解码端（8-bit / group 64），视觉编码器保持 bf16，磁盘占用约 1.6 GB，OCR 字段准确率高达0.9474（与 bf16 原版持平）。详见项目说明：README.md。

坐标Token体系：三大Token家族

与普通 OCR 只吐文字不同，该模型在基础 BPE 词表之外新增了22000 多个特殊 Token（完整词表约 72000 个），核心就是三大家族（可查 tokenizer.json）：

坐标是归一化浮点数，以独立 Token 形式直接生成（而非逐字符拼出），这保证了坐标 100% 合法、精度固定，是"坐标 Token 体系"最关键的设计。

15 种对象类别一览

<class_>Token 覆盖文档解析的全部常见对象类型：

Text、Title、Section-header、List-item、Table、Formula、Code、Chart、Picture、Caption、Footnote、TOC、Bibliography、Page-header、Page-footer

一条完整的输出模板

模型对文档中每一个对象，都按固定范式输出——起点坐标 → 内容 → 终点坐标 → 类别：

<x_起点x><y_起点y> 对象内容 <x_终点x><y_终点y> <class_类别>

来看 golden_outputs.json 中一段真实的黄金输出（省略了任务前缀）：

<x_0.0107><y_0.243>\begin{tabular}{ccccc}\n\end{tabular}<x_0.2285><y_0.2836><class_Table></s>

解读：在归一化坐标 (0.0107, 0.243) 到 (0.2285, 0.2836) 的区域内，发现了一个Table对象，内容为 LaTeX 表格。一个对象结束（</s>前的<class_...>）后，立即开始下一个对象，如此循环直到整页解析完毕。

💡 内容部分遵循任务前缀的指定格式：默认是 Markdown 文本 + LaTeX 表格，<output_markdown>就是它的开关。

任务提示词：如何激活这套格式

所有推理脚本（run_transformers_inference.py、vllm_example.py）都使用同一个任务提示词：

</s><s><predict_bbox><predict_classes><output_markdown><predict_no_text_in_pic>

各开关 Token 的含义：

生成参数方面，generation_config.json 使用贪心解码（do_sample: false）+repetition_penalty: 1.1，保证输出确定、可复现——这也是坐标 Token 方案对推理结果稳定性的重要保障。

解析输出：从原始文本到像素坐标

拿到模型输出后，postprocessing.py 提供三步解析工具链：

1️⃣ 正则抽取—extract_classes_bboxes()用一条正则匹配所有对象，返回classes / bboxes / texts三个平行列表：

<x_(数字)><y_(数字)>内容<x_(数字)><y_(数字)><class_(类别)>

2️⃣ 坐标还原—transform_bbox_to_original()把归一化坐标换算回原图像素坐标。它完整复刻了预处理逻辑：图片先缩放到最长边 2048×1664 以内、再居中填充到 1664×2048 画布，因此反算时必须扣除居中 padding（见 preprocessor_config.json 的尺寸配置）。

3️⃣ 内容后处理—postprocess_text()按类别格式化内容：Table的 LaTeX 可转成 HTML / Markdown / JSON / CSV，Text可选 Markdown 或纯文本，还可以一键清空Picture区域内的文字。

最终效果可参考 example_with_processor.py：解析完所有对象后，用 PIL 在原图上画出红色边界框，直观验证"文本 + 位置 + 类别"三元组。

进阶：Logits 处理器与 vLLM 部署

对于更严格的场景，项目内置了两个 Logits 处理器（hf_logits_processor.py）：

• TableInsertionLogitsProcessor：检测到"起点坐标对"后，强制插入\begin{tabular}，确保表格对象以正确的 LaTeX 结构开头；
• RepetitionStopProcessor：用 n-gram 滑动窗口检测连续重复（幻觉复读），一旦触发就强制模型输出<x_...>Token 关闭当前对象，避免& \死循环。

vLLM 部署时只需在请求中带上repetition_penalty: 1.1、top_k: 1与skip_special_tokens: false（保留坐标 Token），即可批量解析整目录图片，见 vllm_example.py 和 logitsprocs/nemotron_parse_vllm_logitprocs.py。

总结

Nemotron-Parse-2.0-8bit 的坐标 Token 体系可以归纳为一句话：

归一化坐标 Token 保证合法性，固定输出模板保证可解析性，任务提示词保证可配置性。

理解了这套体系，你就能把"图片 → 带坐标的结构化文档"这条完整链路在自己的项目里跑起来，复现测试则可直接参考 test_golden.py。