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A NuMind desenvolve o NuExtract, um modelo visão-linguagem que transforma notas fiscais, formulários e digitalizações em JSON estruturado ou Markdown limpo, via API ou instalação privada.

Prévia da interface de NuMind

Sobre NuMind

About

O que é a NuMind

A NuMind é uma empresa de pesquisa que constrói modelos de IA especializados em entender documentos. O NuExtract é o produto que empacota esses modelos para o trabalho do dia a dia. O foco é estreito de propósito: em vez de um chatbot genérico, você tem um sistema que lê um holerite, um formulário de sinistro ou um laudo e devolve dados que um computador consegue usar.

A empresa começou com extração de dados estruturados, acrescentou OCR com a linha NuMarkdown e juntou as duas coisas no NuExtract3, em maio de 2026. Esse modelo é aberto sob licença Apache 2.0, então o mesmo motor da plataforma paga roda no seu próprio hardware. A NuMind afirma que seus modelos passaram de 5 milhões de downloads no Hugging Face.

Vale saber o limite desde já: o NuExtract trabalha com documentos, não com conversa. Ele não escreve e-mails nem responde perguntas gerais, e os layouts mais difíceis ainda pedem conferência humana nas primeiras centenas de páginas.

Como começar

  1. Crie uma conta em nuextract.ai e abra o console.
  2. Monte um template com os campos que você precisa ou parta de um exemplo para notas fiscais, recibos e holerites.
  3. Envie um PDF, uma digitalização ou uma imagem, rode a extração e confira o JSON no visualizador lado a lado.
  4. Leve o mesmo template para a API do NuExtract e processe em lote, ou exporte os resultados para o seu banco de dados.

Informações do produto

Uma visão rápida dos preços, das plataformas compatíveis e do desempenho de NuMind.

Plano gratuitoSim
Planos pagos$0 - usage-based API from $1 per 1M input tokens, enterprise quotes on request
PlataformaWeb app, REST API, private cloud and on-prem deployment
DesenvolvedorNuMind
CategoriaOutros
Data de lançamentoJun 2024
Última atualizaçãoMay 2026
Visitas ao site2.9K
Ranking global do site6.8M
Disponibilidade da APISim

Ideal para

Os usuários, tarefas e cenários em que esta ferramenta se encaixa melhor.

Usuários

  • Equipes de operações em seguros e bancos
  • Pessoal administrativo na saúde
  • Desenvolvedores que criam recursos com IA para documentos

Tarefas

  • Transformar notas fiscais em JSON com itens detalhados
  • Converter PDFs digitalizados em Markdown para RAG
  • Puxar totais e datas de recibos

Cenários

  • Fechamento do mês com notas fiscais
  • Arquivo de contratos com busca
  • Protótipo de uma ferramenta interna de extração

Principais recursos

Extração para JSON guiada por template

Você descreve o formato da saída em um template JSON e o modelo preenche com o que está no documento. Objetos aninhados, listas de itens e trechos literais funcionam, o que importa quando um campo precisa repetir a redação original. Mude o template e o mesmo arquivo gera outra estrutura, sem treinar nada de novo.

Modo de raciocínio ligável

O NuExtract3 foi treinado com aprendizado por reforço para analisar o documento antes de responder, e você pode desligar essa etapa. O raciocínio ajuda com células de tabela fundidas, linhas divididas e texto sobreposto em digitalizações ruins. Desligar mantém latência e gasto de tokens baixos quando os arquivos são digitais e limpos.

Saída de OCR e Markdown

Os mesmos pesos dão conta da extração de conteúdo, então uma página inteira sai como Markdown organizado, com títulos, listas e tabelas preservados. As equipes usam isso para deixar PDFs antigos utilizáveis por assistentes de IA e sistemas de recuperação. Funciona tanto em digitalizações quanto em documentos digitais.

Vinte tipos de campo e instruções livres

Os templates aceitam 20 tipos de campo, incluindo datas, moeda, códigos de país e booleanos, então a saída chega tipada em vez de virar texto solto. Instruções em linguagem natural e exemplos no contexto resolvem casos esquisitos sem exigir um modelo próprio.

API do NuExtract para produção

A API cobra $1 por milhão de tokens de entrada e $5 por milhão de saída, sem espera de aprovação. Descontos por volume e processamento em lote derrubam o custo por página em contas grandes. Uma página de texto fica perto de 1.000 tokens, e uma A4 digitalizada a 115 dpi chega a cerca de 1.500.

Instalação privada para fluxos regulados

Empresas podem rodar o NuExtract na própria nuvem ou nos próprios servidores, com ajuste fino opcional. Isso conta para seguradoras e hospitais que não podem mandar documentos para um serviço de terceiros. A NuMind cita AXA, Crédit Mutuel, Cleareye.ai e BCA Expertise entre os clientes.

Modelos abertos no Hugging Face

O NuExtract3 é um modelo de 4B publicado sob Apache 2.0, e versões anteriores como o NuMarkdown-Thinking-8B também são públicas. Dá para inspecionar os pesos, rodá-los nas suas GPUs e ajustá-los sem pedir licença. A pesquisa por trás do modelo de reconhecimento de entidades, o NuNER, foi apresentada na EMNLP 2024.

Prós e contras

Prós

  • A precisão em campos estruturados é o ponto central, e a NuMind relata 65.2 no benchmark interno contra 53.8 do próximo modelo de porte parecido.
  • Pesos abertos em Apache 2.0 tornam fácil fugir da dependência do fornecedor se você tiver capacidade de GPU.
  • Um modelo cobre extração para JSON e OCR, o que reduz o número de serviços no fluxo.
  • O preço cresce por token e não por assento, então um piloto pequeno custa centavos em vez de um contrato.

Contras

  • O benchmark é um conjunto interno da NuMind, então números independentes ainda são escassos.
  • Cada tipo de documento pede um template, e ajustá-lo dá trabalho de verdade em layouts incomuns.
  • A API entrega uma única família de modelos, então não há como escolher uma opção barata para recibos simples e outra mais forte para tabelas densas.
  • Não existe interface de chat, o que obriga alguém a montar o fluxo antes de o pessoal não técnico usar.

Perguntas frequentes

A NuMind vende o NuExtract, um serviço de extração de documentos com duas formas de contratação: uma API paga por uso e uma versão corporativa instalada em ambiente privado. Os modelos por trás também são publicados como pesos abertos.