PaddleOCR-VL

PaddleOCR-VL是什么？

PaddleOCR-VL是百度研发的一款超轻量级视觉-语言模型，专门针对文档解析场景进行优化。该模型仅包含0.9B参数量，通过整合动态高分辨率视觉编码器与轻量级ERNIE语言模型，在维持高准确率的同时大幅降低了计算成本。支持109种语言，能够精确识别文本、表格、公式、图表等复杂元素，并呈现符合人类阅读习惯的版面布局。在权威基准测试OmniDocBench v1.5中，该模型以92.6分的优异成绩获得全球综合性能第一名，在文本编辑距离（0.035）、公式识别（CDM 91.43）、表格处理（TEDS 93.52）等关键指标上均达到当前最佳水平，超越了GPT-4o等主流多模态模型。

PaddleOCR-VL的功能特色

• 极致轻量与高效性能：参数量仅0.9B，可在普通CPU环境下运行，支持浏览器插件式部署，推理速度比同类模型快14.2%（对比MinerU2.5）和253.01%（对比dots.ocr）。
• 多元素精准解析：能够识别文本、表格、公式、图表等复杂文档元素，在权威评测中中文本编辑距离为0.035，公式识别CDM达到91.43，表格TEDS达到93.52，均处于行业领先地位。
• 多语言与复杂场景适配：覆盖109种语言（含俄语、阿拉伯语等特殊书写体系），擅长处理手写体、历史文献及垂直排版文本（如中文竖排），满足全球化的文档处理需求。
• 智能版面分析与阅读顺序还原：采用两阶段架构（PP-DocLayoutV2版面检测+PaddleOCR-VL-0.9B识别），自动预测阅读逻辑，阅读顺序误差仅0.043，精准还原人类阅读习惯。
• 开源与实战优势：完全开源并提供Demo，在发票识别、学术论文解析等场景表现突出，可与RAG系统结合，成为AI知识处理基础设施。

PaddleOCR-VL的核心优势

• 极致轻量化与高效推理：核心模型参数量控制在0.9B，普通CPU即可运行，支持浏览器插件部署，内存占用极低。单张A100 GPU上推理速度比MinerU2.5快14.2%，比dots.ocr快253.01%，显著降低计算成本。
• 多语言与复杂元素精准识别：支持109种语言，涵盖中文、英语、阿拉伯语、俄语等特殊书写体系，能精准处理文本、表格、公式、图表、手写体及历史文档等复杂元素。
• 两阶段架构稳定可靠：采用PP-DocLayoutV2版面检测 + PaddleOCR-VL-0.9B内容识别的协同框架，有效避免端到端模型常见的幻觉与错位问题，在复杂版面中表现更稳定。
• 多模态深度融合与真实理解：通过NaViT动态分辨率视觉编码器与ERNIE-4.5-0.3B语言模型结合，实现从字符识别到语义理解的全面突破，智能处理多栏排版、数学公式、二维码等特殊元素。
• 权威评测性能领先：在OmniDocBench V1.5等权威榜单中综合性能排名全球第一，超越Gemini-2.5 Pro、GPT-4o等巨型多模态模型，以及垂直领域模型dots.ocr、MinerU等。

PaddleOCR-VL官网是什么

• 项目官网：https://ernie.baidu.com/blog/zh/posts/paddleocr-vl/
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/PaddlePaddle/PaddleOCR-VL
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2510.14528
• 在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/PaddlePaddle/PaddleOCR-VL_Online_Demo
• 官方体验地址：https://aistudio.baidu.com/application/detail/98365

PaddleOCR-VL的适用人群

• 开发者与工程师：需要集成OCR功能的软件开发者，特别适合资源受限场景（如浏览器插件、移动端应用）和开源社区协作。
• 企业IT与数字化团队：金融、零售、制造等行业中需要处理大量文档的企业，用于构建自动化流程（如合同审核、库存管理）。
• 研究人员与教育工作者：学术机构、图书馆及教育行业从业者，用于文献数字化、手稿转录或教学材料解析。
• 政企与公共事业机构：政府档案部门、公共服务机构等需要合规且高效处理敏感文档的单位。
• 预算有限的中小企业与初创公司：需要高性能OCR能力但无法承担大型模型计算成本的项目团队。