■ **概要** SoMarkAI による軽量ドキュメント解析モデル。1.3B パラメータながら RSI（Recursive Self-Improvement）ループを用いた新しい事後学習で複数ベンチマーク第1位を達成し、PDF・画像から Agent 向けマークダウン/JSON を出力。 ■ **特徴・用途** - **RSI ループという工夫で小規模にして SOTA 性能**：従来の事後学習では難しかった軽量モデルの高精度化を実現。ローカルデプロイやエッジ推論に適した実用的なサイズ感。 - **レイアウト分析の独立・プラグイン化**：組み込み layout モデルを交換可能にして解析速度を加速しつつ、カスタム requirement への適応性を確保。 - **Agent ワークフロー向けの構造化出力**：座標付きマークダウン/JSON で読み順や位置情報を保持し、LLM の後処理や RPA 連携が容易。 ■ **結論** 小規模・高速・拡張性を備えた実務的なドキュメント解析基盤。Kurage や RPA 系 Agent の書類読み込みステップ、あるいはローカル推論の選択肢として検討価値がある。