详细内容或原文请订阅后点击阅览
20255的10个很棒的OCR型号
在2025年保持领先地位，最新的OCR模型优化了速度，准确性和多功能性，以处理从扫描文档到复杂布局的所有内容。
来源:KDnuggetsOCR模型已经走了很长一段路。过去缓慢，小故障和几乎没有可用的工具现在已经变成了快速，准确的系统，这些系统几乎可以读取从手写音符到多语言PDF的所有内容。如果您正在使用非结构化数据，构建自动化或设置涉及带有文本的扫描文档或图像的任何内容，则OCR是关键。
您可能已经熟悉了Tesseract，Easyocr，Paddleocr和Google Vision等常见名称。他们已经有一段时间了，已经完成了工作。但老实说，2025年感觉与众不同。当今的OCR模型更快，更准确，能够处理更复杂的任务，例如实时场景文本识别，多语言解析和大规模文档分类。
我已经进行了研究，为您带来了2025年应使用的最佳OCR模型的列表。此列表来自GitHub，研究论文以及涵盖开源和商业选项的行业更新。因此，让我们开始。
1。Minicpm-O
链接：https：//huggingface.co/openbmb/minicpm-o-2_6minicpm-o是我最近遇到的最令人印象深刻的OCR模型之一。由OpenBMB开发，该轻质模型（只有8B参数）可以处理任何长宽比最高180万像素的图像。这使其成为高分辨率文档扫描的理想选择。 目前，它以2.6版以OCRBENCH排行榜为顶。这比游戏中一些知名人士高，包括GPT-4O，GPT-4V和Gemini 1.5 Pro。它还支持30多种语言。我喜欢它的另一件事是高效的令牌用法（1.8MP映像的640个令牌），不仅可以快速，而且非常适合移动或边缘部署。
链接： https://huggingface.co/openbmb/minicpm-o-2_6 Ocrbench排行榜 2。internvl https://github.com/opengvlab/internvl 3。Mistral OCR https://mistral.ai/news/mistral-ocr 4。qwen2-vl https://github.com/qwenlm 5。H2OVL-MISSISSIPPI https://h2o.ai/platform/mississippi/ https://huggingface.co/openbmb/minicpm-o-2_6