belegant-4b

<p align="center"> <img src="logo.png" alt="Belegant" width="420"/> </p> <h1 align="center">Belegant-4B</h1> <p align="center">🇨🇭 🇩🇪 🇫🇷 🇮🇹 🇦🇹 &nbsp;·&nbsp; Schweizer Belege &amp; QR-Rechnungen → sauberes JSON</p>

Belegant-4B ist eine spezialisierte, professionell paketierte GGUF-Distribution für die strukturierte Extraktion von Schweizer Belegen, Rechnungen und QR-Rechnungen. Aus dem Bild eines Belegs entsteht striktes, schema-treues JSON – in Deutsch, Französisch und Italienisch. Belegant-4B ist multimodal (image-text-to-text) und liest Text und Bild.

Der Fokus liegt auf Belastbarkeit statt Raten: Belegant setzt harte Regeln für den Schweizer Zahlungsverkehr durch – QR-IBAN- und Referenz-Logik (QRR / SCOR / NON), Schweizer Zahlenformat (1'234.50), gültige MWST-Sätze (8.1 / 2.6 / 3.8 / 0) – und erzwingt NULL-Disziplin: Was nicht eindeutig im Bild steht, wird null, nie erfunden.

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📦 Quantisierungen

Für Bild-Eingabe wird der mmproj-Projektor zusätzlich zur gewählten Quant-Datei geladen.

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📊 BelegBench

Belegant wird mit BelegBench gemessen — dem offenen Benchmark für Belege und Rechnungen aus der Schweiz, Deutschland und Österreich: https://huggingface.co/datasets/keyvan-ai/belegbench

BelegBench v2 (2026-08) umfasst drei Teile — CH (Swiss-QR-Rechnungen, DE / FR / IT), DE (Rechnungen nach § 14 UStG, GiroCode) und AT (Rechnungen nach § 11 UStG, „Zahlen mit Code") — mit rund 10 000 Belegen, vollständiger, arithmetisch konsistenter Ground Truth, prüfsummen-korrekten Kennungen (IBAN, QR-Referenz, Creditor Reference, UID / USt-IdNr. / Steuernummer), echten scannbaren QR-Codes, 42 Branchen, 12 Layout-Familien und Scan-Degradation. Die zentrale Metrik bleibt die Halluzinationsrate: Die Ground Truth enthält nur, was auf dem Beleg steht.

BelegBench v1 (CH, n = 300, DE / FR / IT)

Field-Level Exact-Match (Field-EM) über Schweizer Beleg-/QR-Rechnungs-Bilder.

Kernaussage: in der 4B-Klasse +8.9 Punkte Field-EM und 0 % Halluzination – entscheidend im Zahlungsverkehr, wo eine erfundene IBAN oder ein falscher Betrag teurer ist als ein null. Trilingual: DE 84.7 % · FR 81.4 % · IT 83.0 %. Das v1-Set ist in BelegBench als Config ch-v1 unverändert enthalten.

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🚀 Verwendung

Gewünschte Quant-Datei plus den Vision-Projektor laden:

huggingface-cli download keyvan-ai/belegant-4b \
  belegant-4b-Q4_K_M.gguf mmproj-belegant-4b-f16.gguf Modelfile \
  --local-dir belegant-4b
cd belegant-4b

llama.cpp — Bild → JSON (Vision, empfohlen)

llama-mtmd-cli \
  -m belegant-4b-Q4_K_M.gguf \
  --mmproj mmproj-belegant-4b-f16.gguf \
  --image beleg.jpg \
  --temp 0 --top-k 1 --top-p 1 \
  -p "Extrahiere die Belegfelder exakt als JSON nach Schema. Was nicht lesbar ist: null."

Ollama

ollama create belegant-4b -f Modelfile
ollama run belegant-4b "./beleg.jpg"

Ziel-Schema (Auszug)

{
  "creditor": {"name": null, "address": null, "zip": null, "city": null, "country": null},
  "creditor_iban": null, "amount": null, "currency": null,
  "reference_type": null, "reference": null,
  "invoice_number": null, "invoice_date": null, "due_date": null, "supplier_vat_uid": null,
  "line_items": [{"description": null, "quantity": null, "unit_price": null, "vat_rate": null, "total": null}],
  "vat_breakdown": [{"rate": null, "net": null, "tax": null}],
  "subtotal": null, "vat_total": null, "total": null, "language": null
}

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🙏 Credits

Basiert auf Qwen3.5-4B von Alibaba Cloud · Qwen Team — Dank ans Qwen-Team. Apache-2.0.

📄 Lizenz

Apache License 2.0.