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  "companyNews": [],
  "usageGuide": {
    "facts": [
      {
        "key": "limits",
        "label": "Antes de empezar",
        "text": "Código Apache 2.0; pesos con OpenRAIL-M modificado. Restringe usos no personales/no de investigación sobre 5 M USD de ingresos del año anterior o financiación total, y restringe competidores aparte. Revisa la licencia; los LLM externos tienen condiciones y costes propios.",
        "sourceUrls": [
          "https://github.com/datalab-to/marker/blob/master/README.md",
          "https://github.com/datalab-to/marker/blob/master/LICENSE",
          "https://github.com/datalab-to/marker/blob/master/MODEL_LICENSE"
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  "name": "Marker",
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  "library": "tools",
  "category": "Desarrollo de modelos",
  "categoryKey": "模型开发",
  "categoryKeys": [
    "模型开发"
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  "categories": [
    "Desarrollo de modelos"
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  "entryPoints": [],
  "summary": "Convierte PDF y documentos en Markdown, JSON o bloques, con mejora opcional mediante modelos.",
  "introduction": "Marker extrae texto, tablas, fórmulas e imágenes de PDF y otros formatos. Sus modos fast y balanced combinan capa de texto, modelos de diseño, OCR y visión; un LLM opcional mejora resultados complejos. La plataforma alojada de Datalab usa Chandra, otro modelo: sus resultados o compromisos de datos no se trasladan automáticamente a Marker.",
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    "name": "Endless Labs, Inc. dba Datalab",
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  "officialUrl": "https://github.com/datalab-to/marker",
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