Kimi K3とUnlimited OCRが世界チャートを席巻、中国オープンソースモデルが海外に広がる

7月27日、Moonshot AIがKimi K3の完全なモデルウェイトをオープンソース化したところ、数分でHugging Faceの総合トレンドリストでトップに躍り出た。続いて、数日間リストをリードしていたBaiduのUnlimited OCRモデルが2位を獲得した。この2つの中国製オープンソースモデルがHugging Faceのランキングを席巻し、一つの現象となった。Unlimited OCRは驚異的な成果を達成した。公開から5日間でGitHubスター数1万を超え、GitHub Daily Trendingの総合およびPythonリスト、さらにHugging Faceのグローバルモデルおよびマルチモーダルモデルのトレンドリストで首位を獲得し、四冠を達成した。1か月後、Unlimited OCRはチューリング賞受賞者のYann LeCunにリツイートされたことで、Hugging Faceのグローバルモデルトレンドリストで再びトップに返り咲いた。GitHubスター数は1万9700を超え、Hugging Faceのダウンロード数は265万に達した。Unlimited OCRの人気は、長文書解析のブレークスルーに由来する。従来のOCRモデルは長文書をページごとに解析して結果を連結するが、これによりデコード中にKVキャッシュが増大し、推論速度が低下しメモリコストが増加する。BaiduはReference Sliding Window Attention（R-SWA）メカニズムを提案した。これは元の文書への注意を維持しつつ、直近の生成内容のみを作業メモリとして保持することで、1回のフォワードパスで数十ページを連続解析可能にする。これによりKVキャッシュは一定に保たれ、計算コストとメモリ使用量が削減される。業界専門家は、この革新がOCRを高速化するだけでなく、長コンテキスト推論やメモリ管理に新たなアプローチを提供すると指摘する。Unlimited OCRへの持続的な開発者関心は、中国のAIオープンソースモデルが初期の話題性から継続的な採用へと移行していることを反映している。