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base_model: Qwen/Qwen3.5-4B
language:
- de
- fr
- it
license: apache-2.0
pipeline_tag: image-text-to-text
library_name: gguf
tags:
- ocr
- invoice
- qr-bill
- gguf
- belege
- swiss-qr-bill
- vision
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<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

| Quant | Größe | Empfehlung |
|-------|------:|------------|
| `belegant-4b-Q3_K_M.gguf` | ≈ 2.2 GB | Kleinster Footprint, für knappe RAM-/Edge-Setups |
| `belegant-4b-Q4_K_M.gguf` | ≈ 2.6 GB | Empfohlen – bestes Verhältnis Größe ↔ Qualität |
| `belegant-4b-Q5_K_M.gguf` | ≈ 3.0 GB | Etwas höhere Genauigkeit, moderat größer |
| `belegant-4b-Q6_K.gguf`   | ≈ 3.4 GB | Nahe F16-Qualität, für anspruchsvolle Belege |
| `belegant-4b-Q8_0.gguf`   | ≈ 4.3 GB | Höchste Treue, Referenz-/Abnahme-Läufe |
| `mmproj-belegant-4b-f16.gguf` | ≈ 642 MB | Vision-Projektor (mmproj) – für Bild-Eingabe zwingend |

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

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## 📊 BelegBench v1

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

| Modell | Field-EM | Halluzination |
|--------|---------:|--------------:|
| Belegant-4B | **84.7 %** | **0 %** |
| Qwen3.5-4B (roh) | 75.8 % | – |
| gemma3:4b | 16.5 % | – |

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 %.

> 📊 Gemessen mit BelegBench — dem offenen Benchmark für Schweizer QR-Rechnungen: https://huggingface.co/datasets/Keyven/belegbench

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## 🚀 Verwendung

Gewünschte Quant-Datei plus den Vision-Projektor laden:

```bash
huggingface-cli download Keyven/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)

```bash
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

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

### Ziel-Schema (Auszug)

```json
{
  "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.