PaddleOCR-VL：0.9B轻量VLM实现全能文档解析

【免费下载链接】PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B，这是一款精简却功能强大的视觉语言模型（VLM）。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型，可实现精准的元素识别。项目地址: https://ai.gitcode.com/paddlepaddle/PaddleOCR-VL

导语

百度飞桨团队推出PaddleOCR-VL，一款仅0.9B参数的轻量级视觉语言模型（VLM），在保持高效资源消耗的同时实现了文档解析领域的突破性性能，支持109种语言和复杂元素识别。

行业现状

随着数字化转型加速，企业和个人对文档智能处理的需求呈爆发式增长。传统光学字符识别（OCR）技术在处理复杂文档元素（如表、公式、图表）时能力有限，而主流视觉语言模型虽性能强大，但普遍存在参数量大（通常数十亿至千亿级）、部署成本高、推理速度慢等问题。根据行业调研，超过68%的企业在文档处理场景中面临"精度与效率难以兼顾"的困境，轻量级高性能模型成为市场迫切需求。

产品/模型亮点

创新架构设计

PaddleOCR-VL的核心突破在于其精巧的架构设计：采用NaViT风格动态分辨率视觉编码器与ERNIE-4.5-0.3B语言模型的高效融合。这种设计使模型既能处理高分辨率文档图像，又保持了轻量化特性，相比传统 pipeline 方案参数减少70%以上，却实现了更全面的文档理解能力。

全能解析能力

该模型实现了文档元素的全类型识别，包括文本、表格、公式和图表等复杂内容。特别在表格结构还原、数学公式识别和多语言混合文本处理方面表现突出，支持从印刷体到手写体、从现代文档到历史文献的广泛应用场景。

多语言支持

PaddleOCR-VL原生支持109种语言，覆盖中文、英文、日文、俄文、阿拉伯文、印地文等多种语系和文字系统，解决了跨国企业和多语言场景下的文档处理难题。

高效部署特性

得益于0.9B的紧凑参数规模，模型可在普通GPU甚至边缘设备上高效运行。通过vLLM等优化推理服务，可进一步提升吞吐量，满足企业级批量处理需求，同时降低硬件投入成本。

行业影响

PaddleOCR-VL的推出标志着文档智能处理进入"轻量级高性能"新阶段。对金融、法律、医疗等重度依赖文档处理的行业而言，该模型可将文档数字化效率提升3-5倍，同时降低60%以上的计算资源消耗。相比现有解决方案，其在保持精度优势的同时，部署门槛显著降低，使中小企业也能享受到前沿AI技术带来的效率提升。

教育领域，该模型可用于学术论文的智能解析，自动提取公式和图表数据；出版行业可实现多语言内容的快速转换；政务服务中，能加速各类表单的自动识别和信息抽取，推动"无纸化"办公进程。

结论/前瞻

PaddleOCR-VL通过创新架构设计，在0.9B参数规模下实现了超越传统方案的文档解析能力，展现了视觉语言模型在垂直领域轻量化应用的巨大潜力。随着企业数字化转型深入，这类专注特定任务的轻量级模型将成为AI落地的重要方向。未来，我们可以期待更多结合行业知识的专用VLM出现，推动各领域的智能化升级。

【免费下载链接】PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B，这是一款精简却功能强大的视觉语言模型（VLM）。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型，可实现精准的元素识别。项目地址: https://ai.gitcode.com/paddlepaddle/PaddleOCR-VL