在 2025 年的 AI 领域，传统的“文本提取式 OCR”已经正式退潮，取而代之的是视觉语言模型（VLM）驱动的“结构化文档理解”。现在的顶尖模型不仅能“看”到字，还能“懂”排版，将混乱的 PDF 转化为包含表格、公式、层级标题的完美 Markdown。
以下是今年最值得关注的 7 款开源 OCR 模型深度解析。
1. olmOCR 2 7B 1025
olmOCR-2-7B-1025是一款专门针对文档 OCR 优化的视觉语言模型。该模型由艾伦人工智能研究所（AI2）发布，基于 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 微调而成，并结合了 GRPO 强化学习训练。
它在 olmOCR-bench 评估中获得了 82.4 的高分，在处理数学公式、复杂表格和文档布局方面表现优异。配合其官方工具包，该模型可实现自动渲染、旋转校正和重试机制，非常适合处理大规模文档。
核心特性：
自适应内容处理：自动识别表格、图表和公式，并应用专门的 OCR 策略。
强化学习优化：通过 GRPO RL 训练，显著提升了处理疑难排版的准确度。
卓越的基准表现：在处理学术论文（arXiv）、旧扫描件和多栏布局时效果极佳。
专属文档优化：针对 1288 像素长边的文档图像进行了特定优化。
大规模处理能力：支持百万级文档的高效并行处理。
2. PP OCR v5 Server Det (PaddleOCR-VL)
PaddleOCR-VL是一款极其精简的视觉语言模型，专为高效的多语言文档解析而设计。其核心模型 PaddleOCR-VL-0.9B 结合了动态分辨率视觉编码器和超轻量级语言模型，在保持极低资源占用的同时，实现了顶尖的性能。
该模型支持包括中、英、日、阿、印、泰在内的 109 种语言，擅长识别文档中的文字、表格、公式和图表，非常适合实际生产部署。
核心特性：
极简架构（0.9B）：资源消耗极低，即使在低配硬件上也能快速推理。
顶尖解析能力：在 OmniDocBench 等多个权威榜单上处于领先地位。
广泛的多语言支持：涵盖全球主要语系及西里尔字母、阿拉伯文、梵文等。
全要素识别：能够处理手写文本、历史文档等极具挑战性的内容。
灵活部署方案：兼容 PaddleOCR 工具包、Transformers 库和 vLLM。
3. OCRFlux 3B
OCRFlux-3B是一款基于 Qwen2.5-VL-3B-Instruct 微调的多模态大模型，旨在将 PDF 和图像转化为清晰易读的 Markdown 文本。
该模型利用私有文档数据进行训练，在保持 30 亿参数的小规模下，可以在 GTX 3090 等消费级显卡上高效运行。它是首个原生支持跨页表格和段落合并的开源项目。
核心特性：
极高的单页准确率：在单页测试中显著优于许多更大规模的模型。
原生跨页合并：能够自动识别并合并跨页排布的表格和段落（F1 分数达 0.986）。
显存友好：适合在消费级 GPU 上进行大规模文档处理。
完善的评测体系：提供带有手动标注的基准数据集，确保评估真实可靠。
生产级工具链：提供 Docker 支持和 Python API，易于集成到现有流水线。
4. MiniCPM-V 4.5
MiniCPM-V 4.5是该系列的最新型号，具备极强的 OCR 和多模态理解能力。它基于 Qwen3-8B 构建，拥有 80 亿参数，能够直接在移动设备上处理图像、文档和视频。
核心特性：
基准测试王者：平均得分超越了 GPT-4o 和 Gemini-2.0 Pro 等闭源模型。
革命性的视频处理：支持高达 10 FPS 的视频理解。
灵活推理模式：提供“快速响应”和“深度思考”两种模式以应对不同需求。
高清文字识别：支持高达 180 万像素的高清图像输入。
多平台兼容：支持 llama.cpp、ollama，并提供 iOS App 演示。
5. InternVL 2.5 4B
InternVL2.5-4B是一款紧凑型多模态模型，结合了 3 亿参数的视觉编码器和 30 亿参数的 Qwen 语言模型。它专为资源受限的环境设计，在 OCR 和多模态推理任务中表现出色。
核心特性：
动态高分辨率：采用切片策略处理图像，确保不丢失细节。
高效训练流程：仅需极少的训练数据即可达到与大模型相当的效果。
高质量数据过滤：使用 AI 自动评分过滤低质数据，保证模型的解析质量。
全能表现：在文档解析、图表理解和视频分析上具有极强竞争力。
6. Granite Vision 3.3 2B
Granite Vision 3.3 2B是 IBM 在 2025 年 6 月发布的轻量化模型，专为企业级视觉文档理解任务设计。
核心特性：
深耕企业文档：特别加强了对图表、信息图和科学绘图的提取能力。
增强的安全对齐：在处理敏感内容（如政治、种族、诱导性提示）时安全性更高。
实验性跨页支持：支持多达 8 页文档的关联问答。
结构化输出：引入了文档标签（doctags）生成功能，方便转化为结构化数据。
7. TrOCR Large Printed
TrOCR是一款专门针对单行印刷文本提取设计的 Transformer 模型。它将图像切分为 16×16 的像素块，并像翻译语言一样逐字生成文本。
核心特性：
端到端架构：纯 Transformer 设计，无需复杂的预处理。
强大的预训练基础：融合了 BEiT 和 RoBERTa 的技术优势。
印刷体专家：在针对票据（SROIE 数据集）的识别中表现极其稳健。
总结对比表
模型 | 参数量 | 核心优势 | 特色功能 | 最佳应用场景 |
|---|---|---|---|---|
| olmOCR-2-7B | 7B | 高精度文档 OCR | RL 强化学习，公式识别优化 | 学术论文、大规模文档库 |
| PaddleOCR-VL | 1B | 109 种多语言解析 | 超轻量级，支持公式、图表 | 全球化业务、嵌入式部署 |
| OCRFlux-3B | 3B | Markdown 格式精准还原 | 跨页合并，支持 vLLM 加速 | PDF 转 Markdown，消费级 GPU |
| MiniCPM-V 4.5 | 8B | 综合性能顶尖 | 视频 OCR，移动端运行 | 移动端应用，多模态任务 |
| InternVL 2.5 | 4B | 资源占用与性能平衡 | 动态切片，高分辨率支持 | 资源受限环境下的图文理解 |
| Granite Vision | 2B | 视觉化文档专家 | 图表解析，跨页问答，高安全性 | 企业报表、数据提取 |
| TrOCR Large | 0.6B | 纯净印刷文本识别 | 结构简单，基于 Patch 的编码 | 简单印刷体识别、单行扫描 |
2025 年的开源 OCR 已经不再满足于“认字”，而是向着“排版还原”和“语义理解”全面迈进。对于个人用户，OCRFlux-3B 和 MiniCPM-V 4.5 提供了最易用的体验；对于企业和科研人员，olmOCR-2 和 InternVL 2.5 则在解析精度上达到了工业级水准。
这些模型的开源，意味着你可以不再依赖昂贵的在线 OCR 接口，在本地即可构建起一套精准的“文档->Markdown”自动化工厂。
