全球 AI 多模态竞速激战正酣开云(中国)Kaiyun·体育官方网站-登录入口，百度又放了个大招！

旗下新模子凭借 0.9B 参数目，在最新 OmniDocBench V1.5 榜单上拿下 92.6 分的成绩，获取轮廓性能全球第一。

它即是百度刚刚发布并在 Day 1 就开源的自研多模态文档解析模子 PaddleOCR-VL。

（ps：0.9B 参数目，对开辟者的个东谈主电脑的确炒鸡友好！）

发布 16 小时内，该模子就登顶了抱抱脸 Trending 全球第一。

相配拉风的是，这款模子不仅得分高，它还在文本识别、公式识别、表格分解、阅读功令四大中枢武艺上全面拿下 SOTA，成为面前独一在这四个维度整个名按序一的模子，刷新了全球 OCR VL 模子性能的新高线。

PaddleOCR-VL 是一款面向复漫笔档结构解析而盘算的模子，是百度文心大模子体系下专注文档解析任务的轻量化繁衍居品，具备极强的行业落地导向和平台集成武艺，能甩手看懂令东谈主头秃的 PDF 和图片。

敲黑板划要点：它的确能分解姿色杂、长度长的文档中的逻辑结构、表格策划、数学抒发等等。

� � 和小红书等平台上，这个模子如故被大众先用起来并共享使用体验。

实用又好用，如故成绩"哇"声一派。

在 AI 从感知到阐明不断跃迁确当下，当模子不再仅仅识字器具，形成了具备结构感知与语义归附武艺的利器，OCR 在 AI 期间的道理也被绝对改写。

登顶 OmniDocBench，四大中枢武艺全线 SOTA

PaddleOCR-VL 登顶的 OmniDocBench V1.5 是咫尺全球估量文档解析武艺最具泰斗性，也最具挑战性的评测体系之一。

它经清华大学、阿里达摩院、上海东谈主工智能实验室等长入髻布，由开源社区激动发展，主要面向实在场景中的 PDF 文档解析任务，包含 1355 页 PDF，涵盖 9 种文档类型、4 种布局类型和 3 种话语类型，以及文本、表格、公式、阅读功令等多维任务。

在最新一期 OmniDocBench   V1.5 榜单中，PaddleOCR-VL 以 92.6 的轮廓得分问鼎榜首。

这顶全球桂冠背后，其实鲜艳着该模子在模子结构盘算、武艺分解广度和任务适配性上的合座上风。

尤其值得夺见解是，PaddleOCR-VL中枢模子参数仅 0.9B——以轻量之身越级打怪，正面高出了 Gemini-2.5 Pro、GPT-4o 等与其体量悬殊的巨型多模态大模子，同期打败了 OCR 范畴的垂直模子 dots.ocr、MinerU 等等。

更遑急的是，PaddleOCR-VL 以一己之身刷新了四项中枢武艺的 SOTA。

第一项，文本识别。

PaddleOCR-VL 以 96.5 的成绩拿下全场最高分。

技巧论说显现，PaddleOCR-VL 模子支柱 109 种话语，阴私中语、英文、法文、阿拉伯文等主流语种，并在手写、竖排、艺术字体等复杂形态下也保持极高识别精度，破裂了传统 OCR "只识打印体"的武艺瓶颈。

需要夺见解是，OmniDocBench 主要评测还局限在中英文印刷体上。

若是拉都笔直写、古籍、多语种这些更复杂的场景，PaddleOCR-VL 能以更惊东谈主的上风甩开现存多模态和 OCR 模子。

再来看这张被骑手加点餐东谈主"折磨"到七皱八褶的外卖单，部分笔墨因折角、单子变形而被装潢；因为拍摄明后不好，单子上产生了明偷偷影……

就算是面临外卖单的变形和拍摄环境光照不均，PaddleOCR-VL 也没在怕的：

第二项，公式识别。

它 CDM 得分高达 0.9453，远超其他对标模子，能精确归附论文、讲义、试卷中复杂的数学公式，支柱 Latex 姿色生成——终于无用再手敲 Latex 了，抹泪。

在公式识别单项测评集上，PaddleOCR-VL 的成绩为 91.4，高出 MinerU、MonkeyOCR-pro-3B 等 OCR 界网红模子，亦然武艺测试中独一得分高出 90 的模子。

第三项，表格分解。

PaddleOCR-VL 鄙俗精确解析财报、统计报表中的嵌套表格与归并单位格，将非结构化图像信息快速调理为结构化数据。

单项评测中，该模子得分达到 89.8，在实在场景适配性上推崇优异。

第四项，阅读功令。

这项武艺让它鄙俗像东谈主一样读文档，具体来说，PaddleOCR-VL 不错自动判断页面中标题、正文、图片、图注的阅读逻辑，兑现智能归附东谈主类阅读民俗。

技巧论说显现，PaddleOCR-VL 的阅读功令瞻望误差（Reading Order Edit Distance）仅有 0.043，是该榜单统共模子中最优的推崇。

BTW，四项中枢武艺外的一些武艺，PaddleOCR-VL 也稳稳没在怕的。

比如当今新闻、报表中频繁会遭逢的图表，治理起来通常是小菜一碟：

从话语到公式，从表格到阅读逻辑，多项评测中，PaddleOCR-VL 简直在统共维度上兑现了东谈主类级分解——

不仅鄙俗归附多栏报纸的复杂排版，还能智能重建讲义中的多页札记结构，准确分手内容逻辑与版式结构。

回到这个成绩背后，咱们看到的不啻是模子武艺的突破，更是 AI 缓缓靠近东谈主类文档分解阵势的一次实在跃迁。

小体量，大能量，翻新盘算突破逐行识别

传统 OCR 系统大多继承逐行识别策略，面临多栏、嵌套、错行、图文混排等复杂版面频频时力不从心，容易出现错位、信息遗漏等问题。

PaddleOCR-VL 之是以领有"像东谈主一样分解结构"的武艺，一方面是其在数据构建与查验策略上完成了优秀的系统工程——

整个模子诚然唯有 0.9B 参数目，但在查验过程中，共使用超 3000 万样本。

这些查验数据涵盖文本、表格、公式、图表等多模态信息，数据起首包括公开数据、自动合成数据、互联网采样数据和百度自研数据，辅以难例挖掘机制，保证查验集的千般性和挑战性。

另一方面，亦然最遑急的一方面，PaddleOCR-VL 研发团队从底层架构上进行了纠正。

从架构层面来看，PaddleOCR-VL 继承了翻新性的两阶段架构：

第一阶段由 PP-DocLayoutV2 模子适应对文档版面进行分析，定位语义区域，并瞻望阅读功令。

第二阶段则由 PaddleOCR-VL-0.9B 进行细粒度识别，完成文本、表格、公式、图表等多类内容的结构化输出。

相较端到端黑盒式决策，这种模块解耦、任务细化的盘算让模子在面临复杂版面任务时，推崇得更结实、更高效，灵验幸免了多模态模子常见的幻觉与错位问题。

动作文心 4.5 繁衍模子，PaddleOCR-VL-0.9B 通过会通 NaViT 动态分手率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 话语模子，在遵守与精度上取得了双重突破。

推理方面，PaddleOCR-VL 在单张 A100 上推理速率达 1881token/s。

精度方面，PaddleOCR-VL 兑现了文本裁剪距离仅 0.035、公式识别 CDM 91.43、表格 TEDS 89.76、阅读功令瞻望误差值 0.043 的记录级推崇。

除上除外，PaddleOCR-VL 还集成了四大技巧突破。

高性能、资源高效的文档解析武艺：继承轻量化盘算与异步推理机制，权贵源流同类模子。

复漫笔档内容的高档解析武艺：支柱复杂公式、嵌套表格、手写图表等难度场景，适配实在业务历程。

图表结构化调理武艺：能将柱状图、饼图等图像信息结构化为表格姿色，撑持自动化分析。

全面的多语种文本识别：涵盖 109 种话语，稀奇强化对竖排、艺术字体、手写字符等的识别武艺。

看到这里，咱们拿出了最近被网友在 GitHub 上扒出的宇树科技独创东谈主王兴兴的硕士毕业论文《新式电驱式四足机器东谈主研制与测试》。

这篇近 10 年前的论文，内部含多量行内或寂然的 Latex 公式，图表交错，插图与笔墨混排，援用蕃昌，是一份相配及格的用来测试 PaddleOCR-VL 实在武艺的超绝必胜技（doge）。

在 Document Parsing 模式（这个模式可识别具有结构化布局的整页文档，举例论说、论文或杂志）下，不论是像东谈主一样自动判断页面逻辑，并识别和分析原论文中的各项内容——

如故传统 OCR 模子难以正确索要的复杂历程图——

亦或者集公式和图像于一页的 case ——

PaddleOCR-VL 的确整个都完好治理了……

难怪 PaddleOCR-VL 在全球大模子混战中，在 OCR 这条赛谈上兑现精度、速率、功耗的三赢。

它破裂了"大模子才有好效果"的行业迷念念，阐明了架构合理、任务聚焦的"小"模子通常不错在骨子哄骗中跑赢大模子，具备更强的落地武艺与部署价值。

这也使其成为文心 4.5 大模子眷属中最具工程价值与产业可行性的代表之一，补足文心在复漫笔档解析任务上的要道拼图。

全球大模子都在卷，百度派出文心最强繁衍模子先跑一步

在产业智能化波涛中，OCR 早已成为各行业不成或缺的数字化基础才略，是激动万物智能化、历程自动化、信息结构化的要道底层武艺。

生涯中诸多执行场景，如金融交易、教悔与科研、政务与环球工作、文化与历史保护等，OCR 都在起到降本增效的不成替代作用。

尤其在文档密集型行业，PaddleOCR-VL 能看、能读、能分解，不错动作"文档职责助手"接入各式历程即刻上岗，信得过帮企业提效、帮用户宽解。

大模子波涛澎湃而来确当下，PaddleOCR-VL 的结构化输出武艺还能与 RAG 系统深度会通，为大模子提供更高质地、更可控的常识输入，构建起从"非结构化文档"到"可用常识"的闭环。这也意味着，它不仅是一款文档解析器具，更是 AI 期间企业常识中台竖立中的要道基础才略。

没错，进入大模子技巧澎湃汹涌的期间，OCR 如故被赋予了前所未有的策略价值——它不再仅仅匡助或代替东谈主识字的器具，而是进阶成为 AI 分解全国的进口。

源流不错看到，如今的执行全国，信息大多以非结构化文档、图片、扫描件的阵势存在，OCR 承担了"从实在全国到数字全国"的调理职责。

与此同期，在 RAG、智能搜索、常识问答等系统中，OCR 识别质地决定了输入信息的保真度。输入有多准，最终输出才有多可靠。

悄然无声间，OCR 其实如故被期间技巧波涛推上了" AI 新哄骗链条的守门东谈主"之位。

于是也就不难分解，成为底层语义分解的试金石的 OCR，已成为全球科技巨头大模子布局中不成或缺的一环。Mistral AI、Google、OpenAI、阿里、腾讯等均在此场合加大插足，试图将视觉 - 话语模子蔓延至文档语义深层解析。

PaddleOCR-VL 恰是百度对准这一趋势对 OCR 武艺进行的纠正性升级。

动作文心 4.5 体系中独一以 OCR 为中枢任务深度优化的居品，它将文心的分解武艺延展至最复杂、最具结构挑战的文档范畴，将文心的分解武艺进一步拓展到复漫笔档结构解析任务，在语义分解的精度与广度上盛开了新范围。

更遑急的是，PaddleOCR-VL 的源流并非鼎力出名胜的参数上风或随机的工程相易。

PaddleOCR-VL 轮廓性能全球第一、四项中枢武艺拿下新 SOTA 的力量，源自百度在多模态智能方朝上多年不断布局的系统性后果。通过会通 NaViT 动态分手率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 话语模子，从文心骨干模子到繁衍垂类模子，这一体系化竖立终于在 OCR 范畴结出硕果。

AI 正在重构信息的进口，而姿色繁复内容丰富的文档，是全国最难被分解的一种话语。谁能读懂执行全国的文档，谁就掌捏了分解执行的钥匙。

PaddleOCR-VL 的出现，把这把钥匙从参数堆砌的巨兽手中，交还给信得过分解场景的盘算者。

它的出身还鲜艳着中国模子第一次以"划线者"的姿态，在全球多模态文档解析赛谈上写下我方的尺度谜底。

GitHub：

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

技巧论说：

https://arxiv.org/pdf/2510.14528

体验 Demo 地址：

https://aistudio.baidu.com/application/detail/98365

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—  完  —

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