83,3 điểm OCR tiếng Thái: PepperOCR-VL của Sionic AI đứng đầu MDPBench, công ty cung cấp mô hình cho Siam AI và thử nghiệm PoC ở Singapore

Mô hình nhận dạng tài liệu PepperOCR-VL của Sionic AI đứng đầu bảng xếp hạng công khai MDPBench ở cả tiếng Hàn với 92,6 điểm và tiếng Thái với 83,3 điểm, tính đến ngày 5 tháng 11.

Sionic AI giải thích trên blog kỹ thuật rằng kết quả được tính dựa trên các mô hình có tên trong bảng xếp hạng công khai. Thẻ mô hình cũng ghi các mức điểm này, nhưng thời điểm xếp hạng trên thẻ là tháng 9 năm 2026.

MDPBench đánh giá khả năng trích xuất chữ và cấu trúc tài liệu từ ảnh chụp tài liệu. Điểm số phản ánh kết quả trên bộ dữ liệu đánh giá, không cho biết tỷ lệ nhận dạng trong môi trường thực tế của khách hàng.

Thẻ mô hình cho biết PepperOCR-VL chỉ xử lý một trang tài liệu mỗi lần, đồng thời không hỗ trợ tài liệu nhiều trang và đầu vào PDF.

Tài liệu viết tay và bản quét có độ phân giải rất thấp không nằm trong phạm vi huấn luyện hoặc đánh giá. Vì vậy, không thể suy rộng điểm số này thành kết quả cho các loại tài liệu đó.

Trong thông cáo phát hành ngày 18 tháng 9, Sionic AI cho biết đã cung cấp mô hình chuyên biệt cho tiếng Thái và nền tảng tác nhân AI cho Siam AI, công ty dịch vụ đám mây tại Thái Lan. Công ty nói hai sản phẩm được cung cấp cùng nhau.

Tác nhân AI là hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể tự đưa ra quyết định và thực hiện nhiệm vụ để đạt mục tiêu. Điểm chuẩn nhận dạng tài liệu cần được phân biệt với kết quả sử dụng sản phẩm của khách hàng tại Thái Lan.

Các bài đăng công khai trên mạng xã hội từ tài khoản nhân viên Sionic AI mô tả dự án tác nhân AI được điều chỉnh cho tiếng Thái và bối cảnh công việc tại địa phương, đồng thời cho biết dự án đã được bàn giao cho Siam AI. Đây là phần mô tả hoạt động kinh doanh từ phía công ty.

Sionic AI cũng thông báo đã ký kết hợp tác vào tháng 8 với Blue Zebra, nhà phân phối tại Thái Lan. Việc cung cấp sản phẩm cho Siam AI và hợp tác phân phối với Blue Zebra là hai hoạt động được công bố riêng.

Hai thông báo này không đủ cơ sở để tính quy mô bán hàng qua nhà phân phối hoặc doanh thu định kỳ. Sionic AI chưa công bố quy mô cung cấp hay việc hợp đồng có trả phí hay không.

Tại Singapore, công ty cho biết đang tiến hành thử nghiệm khái niệm (PoC) với một đối tác tài chính địa phương, đồng thời tiếp tục thảo luận với các nhà tích hợp hệ thống và khách hàng. Tên đối tác và giá trị hợp đồng chưa được công bố.

PoC là quy trình thử nghiệm công nghệ trước khi chính thức đưa vào sử dụng. Hoạt động PoC tại Singapore đang ở giai đoạn khác với việc cung cấp mô hình và nền tảng đã được công bố tại Thái Lan.

Cơ quan Tiền tệ Singapore (Monetary Authority of Singapore, MAS) công bố hướng dẫn quản lý rủi ro AI dành cho các tổ chức tài chính vào ngày 7 tháng 10 năm 2026. Hướng dẫn nêu rõ các tổ chức tài chính vẫn chịu trách nhiệm về việc sử dụng AI, kể cả khi dùng AI của doanh nghiệp bên ngoài.

Hướng dẫn dự kiến có hiệu lực từ ngày 7 tháng 10 năm 2027. Sionic AI chưa công bố hướng dẫn này ảnh hưởng thế nào đến PoC cụ thể của công ty.