在数字化浪潮席卷各行各业的今天，大量信息仍然以图片、扫描件、PDF 甚至手写文稿的形式存在。如何让机器「读懂」这些非结构化的视觉内容，并将其转化为可编辑、可检索、可分析的文本数据？这正是 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术要解决的问题。
从早期基于模板匹配和规则引擎的字符识别方法，到结合机器学习的统计模型，再到如今以深度学习为核心的端到端神经网络系统，OCR 经历了多次技术迭代。进入大模型时代，OCR 也正在与多模态模型深度融合。基于视觉-语言预训练框架的系统，如 OpenAI 推出的 GPT-4V（Vision 版本），以及 Google 的 Gemini 系列，都展示了在文档理解、表格解析、复杂版式分析方面的强大能力。这类模型不仅能识别文字，还能理解页面结构、图表关系和语义逻辑， 实现从「识别字符」到「理解文档」的跃迁。
在实际应用层面，OCR 已广泛渗透至金融票据识别、医疗病历数字化、电商商品信息抽取、自动驾驶路牌识别、档案数字化等场景。随着多语言识别、复杂版式解析、手写体识别等难题逐步被攻克，OCR 正从「文字提取工具」进化为「结构化信息理解引擎」。
目前，OpenBayes 官网上线了多个高质量 OCR 开源模型， 本文将系统梳理当前的主流模型，便于读者选择适合自身需求的技术方案。
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1 GLM-OCR 轻量级多模态 OCR 识别系统
在线运行： go.openbayes.com/NUwyL
GLM-OCR 是由智谱 AI 于 2026 年 2 月开源的一款 0.9B 轻量级多模态 OCR 模型，专注于复杂文档场景下的高精度文本识别与结构化解析。该模型的核心优势在于体量小、精度高、部署便捷。 能够原生处理印刷体与手写体混排、多语言内容、跨行跨列合并单元格表格、数学公式、印章等复杂元素。模型最低仅需 4GB 显存即可运行，兼容消费级 GPU 与边缘设备，并支持私有化本地部署， 有效解决了行业中「大模型部署门槛高、小模型精度不足」的痛点问题。
在 OmniDocBench V1.5 基准测试中，GLM-OCR 取得了 94.62 的优异成绩，性能接近 Gemini-3-Pro。其应用场景广泛，包括办公文档解析、教育与科研公式识别、政务与金融文件核验、代码片段提取等。
2 PaddleOCR-VL-1.5：基于 vLLM 的本地 OCR
在线运行： go.openbayes.com/6jXzb
PaddleOCR-VL-1.5 是由 PaddlePaddle 团队于 2026 年 1 月发布的 PaddleOCR 系列多模态 OCR 模型之一。它在复杂文档场景（如票据、合同、论文、扫描文档等）下提供了更强的文本识别与版式理解能力。本教程通过 vLLM 的 OpenAI 兼容接口对接该模型，实现了从上传图像到返回识别结果的完整流程。
作为 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型，PaddleOCR-VL-1.5 在仅有 0.9B 参数规模下，在 OmniDocBench v1.5 基准测试中取得了 94.5% 的准确率。 此外，在保持 0.9B 视觉语言模型（VLM）超紧凑高效特性的同时，模型能力也得到了扩展，新增了印章识别与文本定位等任务支持。
3 LightOnOCR-2-1B 轻量级高性能端到端 OCR 模型
在线运行： go.openbayes.com/6doa6
LightOnOCR-2-1B 是由 LightOn AI 于 2026 年 1 月发布的最新一代端到端模型。该模型在紧凑架构中统一了文档理解与文本生成功能，拥有 10 亿参数，并可在消费级显卡（约 6GB 显存）上运行。 模型采用 Vision-Language Transformer 架构，并引入 RLVR（Reinforcement Learning from Visual Rationale，基于视觉推理的强化学习）训练技术，在识别准确率与推理速度方面均表现出色。其设计目标是面向需要处理复杂文档、手写文本及 LaTeX 公式等场景。
不同于传统的级联式 OCR 模型（检测 + 识别），LightOnOCR-2-1B 强调端到端处理能力，能够直接将像素映射为结构化文本，支持多语言识别以及表格、公式等结构化内容的提取。
4 DeepSeek-OCR-2 视觉因果流
在线运行： go.openbayes.com/BUakA
DeepSeek-OCR 2 是 DeepSeek 团队于 2026 年 1 月推出的第二代 OCR 模型。通过引入 DeepEncoder V2 架构，该模型实现了从固定式扫描向语义推理范式的转变。模型采用因果流查询（causal flow queries）与双流注意力机制，对视觉 token 进行动态重排序，从而更加准确地重建复杂文档的自然阅读逻辑。
在 OmniDocBench v1.5 评测中，该模型取得了 91.09% 的综合得分， 较上一代有显著提升，同时大幅降低了 OCR 结果的重复率，为未来构建全模态编码器提供了一条新的技术路径。
5 MonkeyOCR：基于结构-识别-关系三元组范式的文档解析
在线运行： go.openbayes.com/ISZbJ
MonkeyOCR 是由华中科技大学联合金山办公（Kingsoft Office）于 2025 年 6 月 5 日开源的文档解析模型，模型支持高效地将非结构化文档内容转换为结构化信息。基于精确的布局分析、内容识别和逻辑排序，显著提升文档解析的准确性和效率。
与传统方法相比，MonkeyOCR 在处理复杂文档（如包含公式和表格的文档）时表现出色，平均性能提升 5.1%，在公式和表格解析上分别提升 15.0% 和 8.6%。模型在多页文档处理速度上表现出色，达到每秒 0.84 页，远超其他同类工具。 ****MonkeyOCR 支持多种文档类型，包括学术论文、教科书和报纸等，适用多种语言，为文档数字化和自动化处理提供强大的支持。