PaddleOCR-VL：百度推出的小巧视觉语言模型

什么是PaddleOCR-VL

核心功能亮点

• 轻量部署与快速推理：模型体积小，支持在普通CPU环境运行，甚至适配浏览器插件等轻量级应用场景。相比MinerU2.5快14.2%，比dots.ocr快253.01%。

• 复杂信息精准识别：无论是文字、表格、公式，还是图片中的图表信息，PaddleOCR-VL都能实现高质量提取与理解。文本识别误差极低，表格和公式识别精度处于业界领先地位。

• 全球化语言支持：支持多达109种语言识别，覆盖俄语、阿拉伯语等多种非拉丁字符体系，也擅长识别如中文竖排、手写字体和老旧文档等特殊格式。

• 版面智能分析：借助PP-DocLayoutV2检测技术和PaddleOCR-VL主体模型组成的两阶段架构，系统可以智能判断文档阅读顺序，误差仅为0.043，真实还原阅读逻辑。

• 开源生态与实战应用：项目完全开源，提供可体验的Demo页面。在发票分析、论文结构化处理等任务中表现优秀，也可无缝接入RAG等知识增强系统，为AIGC应用提供底层支撑。

技术优势解析

• 体积小巧更易部署：参数量仅为0.9B，资源需求低，方便直接集成进网页端或移动设备。单张A100显卡下推理效率高出MinerU2.5达14.2%，比dots.ocr快超两倍以上。

• 多语言支持全面：模型覆盖从中文到英文，延伸至阿拉伯语、俄语等共计109种语言体系，具备应对多样化国际文档的能力。

• 稳定结构防错位：采用检测+识别分离式流程设计，避免了一体化模型常见的输出错乱或幻觉问题，能够更可靠处理含有多种元素混排的真实文档。

• 深度整合多模态理解能力：模型结合了动态视觉处理技术（NaViT）和精简语言模型（ERNIE-4.5-0.3B），不仅识别字符，还能对二维码、公式和多栏文档进行语义分析。

• 性能全面领先：凭借在OmniDocBench V1.5榜单中超越Gemini-2.5 Pro和GPT-4o的成绩，显示出该模型的高适应性和强泛化能力，是少数在通用性和专精度之间做到双重领先的解决方案。

相关资源

• 官方网站：https://ernie.baidu.com/blog/zh/posts/paddleocr-vl/

• HuggingFace模型地址：https://huggingface.co/PaddlePaddle/PaddleOCR-VL

• 技术论文下载：https://arxiv.org/pdf/2510.14528

• 线上演示页面：https://huggingface.co/spaces/PaddlePaddle/PaddleOCR-VL\_Online\_Demo

• 百度AI Studio实验地址：https://aistudio.baidu.com/application/detail/98365

适用用户群体

• 技术人员和开发人员：适合需要在移动端、浏览器扩展或小型服务器中集成OCR功能的团队。

• 企业数字化转型小组：金融、零售、制造等行业的文档密集型单位可将其用于合同审查、票据自动归档等流程。

• 学术研究与公共文献管理方：科研单位或图书馆能通过PaddleOCR-VL加速书籍、档案和历史资料的数字化进程。

• 政务与公共服务部门：满足行政单位对敏感文档进行精确解析同时保障数据安全的需求。

• 初创公司与中小企业：为预算有限但又依赖高效信息提取能力的团队提供了极具性价比的OCR方案。