在Papers with Code一站式寻找最佳开源OCR模型 [P]

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摘要

Papers with Code上的一个精选页面列出了顶级开源OCR模型和基准测试，重点介绍了百度（Unlimited OCR）和Mistral（OCR 4）的新发布，旨在支持RAG等AI智能体应用场景。

大家好，我创建了一个最重要的OCR基准测试概述，以及顶级开源模型及其论文和代码链接：https://paperswithcode.co/tasks/ocr。本周，百度和Mistral发布了新的OCR模型。百度发布了Unlimited OCR，这是一个3B参数模型，引入了名为参考滑动窗口注意力（R-SWA）的关键创新，并基于DeepSeek OCR构建。Mistral发布了OCR 4，可通过API使用。OCR即光学字符识别，是将PDF或扫描文档数字化的任务。当然，这项任务备受关注，因为它能够摄取所有公司数据以支持智能体应用场景。AI智能体喜欢Markdown格式；将那些杂乱的PDF文档转化为标准化的机器可读格式非常有价值。这支持了智能体RAG（检索增强生成）等应用场景，为内部和外部客户支持的聊天机器人提供动力。过去几个月，Hugging Face上发布了大量OCR模型，可能让人难以选择。因此，我构建了这个页面，列出了主要的OCR基准测试以及性能最好的模型和代码链接。显然，这发布在Papers with Code上，这是我维护的网站（是对旧网站的复兴，该网站曾被关闭）。推荐的顶级基准测试包括Ai2创建的OlmOCRBench和上海人工智能实验室创建的OmniDocBench。当前最佳推荐是Datalab的Chandra OCR 2和Mistral OCR v4。前者是开放的，因此您可以自行部署或使用其无服务器API。请告诉我您现在还想看到哪些其他任务的主要基准测试！祝好，Niels open-source @ HF
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