最强OCR竟然不是DeepSeek、Paddle！HuggingFace新作：六大顶尖开源OCR模型...

主要观点总结

本文介绍了在AI快速进化的背景下，OCR技术从单纯识别文字到具备理解文档的智能系统的转变。文章详细分析了开源OCR模型的发展情况，包括主流模型的特点和性能评估，以及模型选择的关键因素。同时，文章还讨论了OCR技术的未来趋势，包括多模态检索与文档问答、模型能力与应用场景的关系等。

关键观点总结

关键观点1: OCR技术已经从单纯识别文字进化到能够理解文档的智能系统。

随着视觉语言模型（VLM）的兴起，现代OCR模型不仅能识别扫描件中的文字，还能处理低质量扫描与手写体，理解表格、图表、图片等复杂结构，甚至直接回答关于文档的问题。

关键观点2: 开源OCR模型的发展情况。

目前市场上存在多种开源OCR模型，如Nanonets-OCR2-3B、PaddleOCR-VL、dots.ocr等。这些模型具有不同的特性，如结构化输出、多语言支持、空间定位感知等。文章还提到了模型评估的基准和数据集，以及成本和部署效率等问题。

关键观点3: OCR技术的未来趋势。

未来文档AI的发展将不仅仅是OCR技术的升级，而是多模态智能的落地场景。文章讨论了视觉文档检索、文档问答等应用场景，并指出未来的OCR模型需要具备更强的模型能力和更好的应用场景。