如果你用过 OCR，可能会发现它在单行文本上已经相当成熟，但一旦遇到多栏排版、表格或公式，效果就会明显下降。这并不是简单的识别精度问题，而是传统 OCR 更关注字符本身，却很少真正理解文档结构。
随着文档图像复杂度不断提高，OCR 正在从「认字」走向「读文档」。腾讯混元团队推出的 HunyuanOCR，是一款 1B 参数的端到端 OCR 多模态模型，尝试在一个模型中同时完成文本定位、识别与结构理解，摆脱对传统流水线式拼接的依赖。
在能力层面，HunyuanOCR 不仅具备高精度的文字识别与定位，还可以直接进行文档解析，自动恢复标题、段落和层级结构，并以 Markdown 等形式输出结果，使扫描文档能够直接进入编辑和二次处理流程。
同时，模型支持从文档中抽取关键信息，用于合同、表单等场景，并能基于文档内容进行视觉问答。此外，多语言建模能力也让跨语言文档的识别与翻译变得更加统一和自然。
1B 参数的规模，使这些能力具备现实部署价值。单卡即可运行，让端到端 OCR 不再只是研究概念，而是可以真正落地使用。本教程将基于 OpenBayes 平台，直观展示 HunyuanOCR 在真实文档场景中的表现。
当 OCR 开始覆盖解析、抽取与理解，文档图像也就不再只是图片，而是可以被直接利用的信息载体。HunyuanOCR，正是这一转变的代表。
教程链接：https://go.openbayes.com/5pnDt
使用云平台: OpenBayes
http://openbayes.com/console/signup?r=sony_0m6v
首先点击「公共教程」，找到「HunyuanOCR：腾讯混元端到端 OCR」，单击打开。
页面跳转后，点击右上角「克隆」，将该教程克隆至自己的容器中。
在当前页面中看到的算力资源均可以在平台一键选择使用。平台会默认选配好原教程所使用的算力资源、镜像版本，不需要再进行手动选择。点击「继续执行」，等待分配资源。
数据和代码都已经同步完成了。容器状态显示为「运行中」后，点击「API 地址」，即可进入模型界面。
若显示「Bad Gateway」，这表示模型正在加载中，请等待约 2-3 分钟后刷新页面即可。
使用步骤如下：
效果展示：
