В Україні створили рейтинг ШІ-моделей для розпізнавання рукописного тексту
В Україні створили перший відкритий рейтинг ШІ-моделей для розпізнавання українського рукописного тексту. Він дає змогу порівняти точність і вартість роботи різних моделей на архівних документах, шкільних зошитах, університетських іспитах і текстах радіодиктанту.
Про це повідомив AI Tech Lead державного сервісу «Мрія» та ментор AI HOUSE Дмитро Войтех. Рейтинг створили на основі відкритого набору даних українського рукописного тексту RUKOPYS — його можна переглянути за посиланням.
Як виглядає RUKOPYS Leaderboard; скриншот із сайту
Навесні 2026 року спільнота AI HOUSE разом із Мінекономіки, Мінцифри та УКУ організувала конкурс Handwritten to Data на платформі Kaggle. Для цього команда зібрала й розмітила тисячі сторінок рукописних українських документів, а учасники змагалися у створенні ШІ-моделей, які найточніше розпізнають текст.
Після конкурсу набір даних кілька разів удосконалили, а тестові матеріали використали для створення відкритого рейтингу моделей.
У ньому порівняли комерційні ШІ-моделі, доступні через API, моделі з відкритими вагами, які можна запускати самостійно, та спеціалізовані рішення учасників змагання.
«Один висновок особливо вирізнявся: висока якість не обов’язково має бути дорогою. Деякі передові моделі в дешевших режимах роботи наближаються за результатами до найдорожчих конфігурацій, а компактні спеціалізовані системи наших учасників не поступаються великим універсальним моделям», — зазначив Войтех.
Команда відкрила результати тестування, відповіді кожної моделі, код оцінювання, промпти та налаштування запуску. Це дає змогу незалежно перевірити результати або повторити експерименти.
Найкращі моделі вже використовують для оцифрування державних архівів. Паралельно команда тестує нове покоління систем, які поєднують напрацювання учасників змагання з більшими обсягами навчальних даних. У майбутньому їх також планують опублікувати у відкритому доступі.
Додамо, що про створення RUKOPYS Дмитро Войтех раніше розповідав на DOU.
