GOT-OCR2.0은 'General OCR Theory'라는 개념 아래 제안된 통합 엔드투엔드 OCR-2.0 모델로, 일반 인쇄 텍스트뿐 아니라 수식, 화학식, 악보, 표, 차트, 기하 도형 같은 '인공 광학 신호'까지 하나의 비전-언어 모델로 인식한다. 약 580M 파라미터의 비교적 가벼운 구조로, 별도의 레이아웃 분석이나 후처리 파이프라인 없이도 plain text와 마크다운·LaTeX 등 서식이 있는 텍스트를 직접 생성할 수 있다. 공개 직후 Hugging Face 트렌딩 1위에 올랐고 이후 transformers 라이브러리에 정식 병합되어 배치 추론을 지원하는 등 커뮤니티에서 널리 채택됐다.