Fastino 發布開源資訊擷取模型 GLiNER2.5

資訊擷取是企業把合約、報告與客服紀錄轉成結構化資料的關鍵，但傳統模型常須枚舉可能的文字跨度，文件愈長，候選組合與算力負擔愈重。Fastino 的 GLiNER 系列以小型、可在本機執行的模型切入，讓命名實體、分類與關係擷取不必全面依賴大型語言模型或外部 API。

Fastino 於 2026 年 8 月 25 日發布 GLiNER2.5，以稀疏的起訖邊界配對取代固定跨度枚舉，使推論成本隨文件長度維持線性，並支援最長 4,096 字詞上下文。系列含 7,400 萬、1.94 億與 2.87 億參數三版，權重已在 Hugging Face 以 Apache 2.0 授權釋出，可在 CPU、CUDA 或 Apple MPS 本機執行。