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7 大开源 OCR 模型
您可以在本地运行的最佳 OCR 和视觉语言模型，将文档、表格和图表转换为具有基准粉碎精度的完美 Markdown 副本。
来源:KDnuggets简介
OCR（光学字符识别）模型每天都在获得新的认可。我看到 Hugging Face 上出现了新的开源模型，它们超越了以前的基准，提供了更好、更智能、更小的解决方案。
上传 PDF 意味着获得存在很多问题的纯文本的日子已经一去不复返了。我们现在拥有完整的转换、新的人工智能模型，可以理解文档、表格、图表、部分和不同的语言，将它们转换为高度准确的 Markdown 格式文本。这将为您的文本创建真正的一对一数字副本。
在本文中，我们将回顾前 7 个 OCR 模型，您可以在本地运行这些模型，将图像、PDF 甚至照片解析为完美的数字副本，不会出现任何问题。
1.olmOCR 2 7B 1025
olmOCR-2-7B-1025 是一种针对文档光学字符识别而优化的视觉语言模型。
olmOCR-2-7B-1025 模型由艾伦人工智能研究所发布，使用 olmOCR-mix-1025 数据集对 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 进行微调，并通过 GRPO 强化学习训练进一步增强。
该模型在 olmOCR-bench 评估中获得了 82.4 的总分，在具有挑战性的 OCR 任务（包括数学方程、表格和复杂文档布局）上展示了强大的性能。
专为高效的大规模处理而设计，它与 olmOCR 工具包配合使用效果最佳，该工具包提供自动渲染、旋转和重试功能，可处理数百万个文档。
以下是前五个主要功能：