Die optische Zeichenerkennung hat sich von der reinen Textextraktion zur Dokumentenintelligenz entwickelt. Moderne Systeme müssen gescannte und digitale PDFs in einem Durchgang lesen, das Format beibehalten, Tabellen erkennen, Schlüssel-Wert-Paare extrahieren und mit mehr als einer Sprache arbeiten. Viele Groups wünschen sich mittlerweile auch OCR, das RAG- und Agent-Pipelines direkt versorgen kann. Im Jahr 2025 decken 6 Systeme die meisten realen Arbeitslasten ab:
- Google Cloud Doc AI, Enterprise Doc OCR
- Amazon Textract
- Microsoft Azure AI Doc Intelligence
- ABBYY FineReader Engine und FlexiCapture
- PaddleOCR 3.0
- DeepSeek OCR, optische Kontextkomprimierung
Das Ziel dieses Vergleichs besteht nicht darin, sie anhand einer einzigen Metrik einzustufen, da sie auf unterschiedliche Einschränkungen abzielen. Das Ziel besteht darin, zu zeigen, welches System für ein bestimmtes Dokumentenvolumen, Bereitstellungsmodell, Sprachsatz und nachgelagerten KI-Stack verwendet werden soll.
Bewertungsdimensionen
Wir vergleichen 6 stabile Dimensionen:
- Kern-OCR-Qualität auf gescannten, fotografierten und digitalen PDFs.
- Format und Struktur Tabellen, Schlüssel-Wert-Paare, Auswahlmarkierungen, Lesereihenfolge.
- Abdeckung von Sprache und Handschrift.
- Bereitstellungsmodell vollständig verwaltet, Container, vor Ort, selbst gehostet.
- Integration mit LLM-, RAG- und IDP-Instruments.
- Kosten im Maßstab.
1. Google Cloud Doc AI, Enterprise Doc OCR
Googles Enterprise Doc OCR erfasst PDFs und Bilder, ob gescannt oder digital, und gibt Textual content mit Format, Tabellen, Schlüssel-Wert-Paaren und Auswahlmarkierungen zurück. Es ermöglicht außerdem die Handschrifterkennung in 50 Sprachen und kann Mathematik und Schriftarten erkennen. Dies ist wichtig für Finanzberichte, Bildungsformulare und Archive. Die Ausgabe erfolgt in strukturiertem JSON, das an Vertex AI oder ein beliebiges RAG-System gesendet werden kann.
Stärken
- Hochwertige OCR für Geschäftsdokumente.
- Starke Format-Grafik- und Tabellenerkennung.
- Eine Pipeline für digitale und gescannte PDFs, die die Aufnahme vereinfacht.
- Enterprise-Qualität mit IAM und Datenresidenz.
Grenzen
- Es handelt sich um einen kostenpflichtigen Google Cloud-Dienst.
- Benutzerdefinierte Dokumenttypen müssen weiterhin konfiguriert werden.
Verwenden Sie wann Ihre Daten befinden sich bereits in Google Cloud oder Sie müssen das Format für eine spätere LLM-Part beibehalten.
Textract bietet zwei API-Lanes, synchron für kleine Dokumente und asynchron für große mehrseitige PDFs. Es extrahiert Texte, Tabellen, Formulare und Signaturen und gibt sie als Blöcke mit Beziehungen zurück. AnalyzeDocument im Jahr 2025 kann auch Fragen über die Seite beantworten, was die Extraktion von Rechnungen oder Forderungen vereinfacht. Durch die Integration mit S3, Lambda und Step Features lässt sich Textract ganz einfach in eine Ingestion-Pipeline umwandeln.
Stärken
- Zuverlässige Tabellen- und Schlüsselwertextraktion für Quittungen, Rechnungen und Versicherungsformulare.
- Klares Synchronisierungs- und Stapelverarbeitungsmodell.
- Enge AWS-Integration, intestine für Serverless und IDP auf S3.
Grenzen
- Die Bildqualität wirkt sich sichtbar aus, daher müssen Kamera-Uploads möglicherweise vorverarbeitet werden.
- Die Anpassung ist eingeschränkter als bei benutzerdefinierten Azure-Modellen.
- An AWS gebunden.
Verwenden Sie wann Die Arbeitslast befindet sich bereits in AWS und Sie benötigen sofort einsatzbereites strukturiertes JSON.
3. Microsoft Azure AI Doc Intelligence
Der von Kind Recognizer umbenannte Dienst von Azure kombiniert OCR, generisches Format, vorgefertigte Modelle und benutzerdefinierte neuronale oder Vorlagenmodelle. Mit der Model 2025 wurden Format- und Lesecontainer hinzugefügt, sodass Unternehmen dasselbe Modell vor Ort ausführen können. Das Layoutmodell extrahiert Textual content, Tabellen, Auswahlmarkierungen und Dokumentstruktur und ist für die Weiterverarbeitung durch LLMs konzipiert.
Stärken
- Erstklassige benutzerdefinierte Dokumentmodelle für Branchenformulare.
- Container für Hybrid- und Air-Hole-Einsätze.
- Vorgefertigte Modelle für Rechnungen, Quittungen und Ausweisdokumente.
- Bereinigen Sie die JSON-Ausgabe.
Grenzen
- Die Genauigkeit einiger nicht-englischer Dokumente kann immer noch etwas hinter der von ABBYY zurückbleiben.
- Preise und Durchsatz müssen geplant werden, da es sich immer noch um ein Cloud-First-Produkt handelt.
Verwenden Sie wann Sie müssen dem System Ihre eigenen Vorlagen beibringen oder wenn Sie ein Microsoft-Store sind, der das gleiche Modell in Azure und vor Ort wünscht.
4. ABBYY FineReader Engine und FlexiCapture
ABBYY bleibt auch im Jahr 2025 aus drei Gründen related: Genauigkeit bei gedruckten Dokumenten, sehr breite Sprachabdeckung und umfassende Kontrolle über Vorverarbeitung und Zoneneinteilung. Die aktuellen Engine- und FlexiCapture-Produkte unterstützen 190 und mehr Sprachen, exportieren strukturierte Daten und können in Home windows-, Linux- und VM-Workloads eingebettet werden. ABBYY ist auch in regulierten Sektoren stark, in denen Daten das Betriebsgelände nicht verlassen dürfen.
Stärken
- Sehr hohe Erkennungsqualität bei gescannten Verträgen, Pässen, alten Dokumenten.
- Größter Sprachsatz in diesem Vergleich.
- FlexiCapture kann auf unordentliche, wiederkehrende Dokumente abgestimmt werden.
- Ausgereifte SDKs.
Grenzen
- Die Lizenzkosten sind höher als bei Open Supply.
- Auf Deep Studying basierender Szenentext steht nicht im Mittelpunkt.
- Die Skalierung auf Hunderte von Knoten erfordert Engineering.
Verwenden Sie wann Sie müssen lokal ausgeführt werden, viele Sprachen verarbeiten oder Compliance-Audits bestehen.
5. PaddleOCR 3.0
PaddleOCR 3.0 ist ein von Apache lizenziertes Open-Supply-Toolkit, das darauf abzielt, Bilder und PDFs mit LLM-fähigen strukturierten Daten zu verbinden. Im Lieferumfang sind PP OCRv5 für mehrsprachige Erkennung, PP StructureV3 für die Dokumentenanalyse und Tabellenrekonstruktion sowie PP ChatOCRv4 für die Extraktion wichtiger Informationen enthalten. Es unterstützt mehr als 100 Sprachen, läuft auf CPU und GPU und verfügt über Mobil- und Edge-Varianten.
Stärken
- Kostenlos und offen, keine Kosten professional Seite.
- Schnell auf der GPU, im Edge-Betrieb nutzbar.
- Deckt Erkennung, Erkennung und Struktur in einem Projekt ab.
- Aktive Gemeinschaft.
Grenzen
- Sie müssen es bereitstellen, überwachen und aktualisieren.
- Für europäische oder finanzielle Layouts ist häufig eine Nachbearbeitung oder Feinabstimmung erforderlich.
- Sicherheit und Langlebigkeit liegen in Ihrer Verantwortung.
Verwenden Sie wann Sie möchten die volle Kontrolle oder möchten einen selbst gehosteten Dokumenten-Intelligence-Dienst für LLM RAG aufbauen.
6. DeepSeek OCR, optische Kontextkomprimierung
DeepSeek OCR wurde im Oktober 2025 veröffentlicht. Es handelt sich nicht um eine klassische OCR. Es handelt sich um ein LLM-zentriertes Imaginative and prescient-Sprachmodell, das lange Texte und Dokumente in hochauflösende Bilder komprimiert und diese dann dekodiert. Die öffentliche Modellkarte und der Weblog berichten von einer Dekodierungsgenauigkeit von etwa 97 Prozent bei 10-facher Komprimierung und etwa 60 Prozent bei 20-facher Komprimierung. Es ist MIT-lizenziert, basiert auf einem 3B-Decoder und wird bereits in vLLM und Hugging Face unterstützt. Dies macht es für Groups interessant, die die Token-Kosten reduzieren möchten, bevor sie ein LLM aufrufen.
Stärken
- Selbstgehostet, GPU-fähig.
- Hervorragend geeignet für langen Kontext und gemischten Textual content sowie Tabellen, da die Komprimierung vor der Dekodierung erfolgt.
- Offene Lizenz.
- Passend für moderne Agentenstacks.
Grenzen
- Es gibt noch keinen öffentlichen Commonplace-Benchmark, der es mit Google oder AWS vergleicht, daher müssen Unternehmen ihre eigenen Exams durchführen.
- Erfordert eine GPU mit ausreichend VRAM.
- Die Genauigkeit hängt vom gewählten Kompressionsverhältnis ab.
Verwenden Sie wann Sie möchten eine OCR, die für LLM-Pipelines und nicht für die Archivdigitalisierung optimiert ist.
Direkter Vergleich
| Besonderheit | Google Cloud Doc AI (Enterprise Doc OCR) | Amazon Textract | Azure AI Doc Intelligence | ABBYY FineReader Engine / FlexiCapture | PaddleOCR 3.0 | DeepSeek OCR |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Kernaufgabe | OCR für gescannte und digitale PDFs, gibt Textual content, Format, Tabellen, KVP und Auswahlmarkierungen zurück | OCR für Textual content, Tabellen, Formulare, Ausweise, Rechnungen, Quittungen, mit synchronen und asynchronen APIs | OCR plus vorgefertigte und benutzerdefinierte Modelle, Format, Container für den Einsatz vor Ort | Hochpräzise OCR- und Dokumentenerfassung für große, mehrsprachige Arbeitslasten vor Ort | Open-Supply-OCR und Dokumentenparsing, PP OCRv5, PP StructureV3, PP ChatOCRv4 | LLM-zentrierte OCR, die Dokumentbilder komprimiert und für die KI mit langem Kontext dekodiert |
| Textual content und Format | Blöcke, Absätze, Zeilen, Wörter, Symbole, Tabellen, Schlüssel-Wert-Paare, Auswahlmarkierungen | Texte, Beziehungen, Tabellen, Formulare, Abfrageantworten, Kreditanalyse | Textual content, Tabellen, KVP, Auswahlmarkierungen, Abbildungsextraktion, strukturiertes JSON, v4-Layoutmodell | Zonierung, Tabellen, Formularfelder, Klassifizierung durch FlexiCapture | StructureV3 baut Tabellen und Dokumenthierarchien neu auf, KIE-Module sind verfügbar | Rekonstruiert Inhalte nach optischer Komprimierung, intestine für lange Seiten, erfordert lokale Auswertung |
| Handschrift | Gedruckt und handschriftlich für 50 Sprachen | Handschrift in Formularen und Freitext | Handschrift wird in Lese- und Layoutmodellen unterstützt | Sehr starker Druck, Handschrift über Erfassungsvorlagen verfügbar | Unterstützt, erfordert möglicherweise eine Domänenoptimierung | Hängt vom Bild- und Komprimierungsverhältnis ab, noch kein Benchmarking im Vergleich zur Cloud |
| Sprachen | Über 200 OCR-Sprachen, 50 Handschriftsprachen | Wichtigste Geschäftssprachen, Rechnungen, Ausweise, Quittungen | Wichtige Geschäftssprachen, Erweiterung in v4.x | 190–201 Sprachen je nach Version, am breitesten in dieser Tabelle | Über 100 Sprachen im v3.0-Stack | Mehrsprachig über VLM-Decoder, Abdeckung intestine, aber nicht vollständig veröffentlicht, Check professional Projekt |
| Einsatz | Vollständig verwaltete Google Cloud | Vollständig verwaltetes AWS, synchrone und asynchrone Jobs | Verwalteter Azure-Dienst plus Lese- und Format-Container (2025) für lokal | Vor Ort, VM, Kunden-Cloud, SDK-zentriert | Selbst gehostet, CPU, GPU, Edge, mobil | Selbstgehostet, GPU, vLLM-fähig, Lizenz zur Überprüfung |
| Integrationspfad | Exportiert strukturiertes JSON in Vertex AI-, BigQuery- und RAG-Pipelines | Nativ in S3, Lambda, Step Features, AWS IDP | Azure AI Studio, Logic Apps, AKS, benutzerdefinierte Modelle, Container | BPM-, RPA-, ECM- und IDP-Plattformen | Python-Pipelines, offene RAG-Stacks, benutzerdefinierte Dokumentdienste | LLM- und Agent-Stacks, die zunächst Token reduzieren möchten, werden vLLM und HF unterstützt |
| Kostenmodell | Zahlen Sie professional 1.000 Seiten, Mengenrabatte | Bezahlen Sie professional Seite oder Dokument, AWS-Abrechnung | Verbrauchsbasierte Containerlizenzierung für lokale Ausführungen | Kommerzielle Lizenz, professional Server oder professional Quantity | Kostenlos, nur Infra | Kostenloses Repo, GPU-Kosten, Lizenz zur Bestätigung |
| Beste Passform | Gemischte gescannte und digitale PDFs in Google Cloud, Format beibehalten | AWS erfasst Rechnungen, Quittungen und Kreditpakete in großem Maßstab | Microsoft-Retailers, die benutzerdefinierte Modelle und Hybrid benötigen | Geregelte, mehrsprachige Verarbeitung vor Ort | Selbstgehostete Dokumentenintelligenz für LLM und RAG | Lange Dokument-LLM-Pipelines, die optische Komprimierung benötigen |
Was wann verwenden?
- Cloud IDP auf Rechnungen, Quittungen, medizinischen Formularen: Amazon Textract oder Azure Doc Intelligence.
- Gemischte gescannte und digitale PDFs für Banken und Telekommunikationsunternehmen in Google Cloud: Google Doc AI Enterprise Doc OCR.
- Regierungsarchiv oder Verlag mit über 150 Sprachen und ohne Cloud: ABBYY FineReader Engine und FlexiCapture.
- Startup oder Medienunternehmen, das sein eigenes RAG über PDFs erstellt: PaddleOCR 3.0.
- LLM-Plattform, die den Kontext vor der Inferenz verkleinern möchte: DeepSeek OCR.
Google Doc AI, Amazon Textract und Azure AI Doc Intelligence liefern allesamt Format-basierte OCR mit Tabellen, Schlüssel-Wert-Paaren und Auswahlmarkierungen als strukturierte JSON-Ausgaben, während ABBYY FineReader Engine 12 R7 und FlexiCapture strukturierte Daten in XML und das neue JSON-Format exportieren und 190 bis 201 Sprachen für die Verarbeitung vor Ort unterstützen. PaddleOCR 3.0 bietet Apache-lizenziertes PP OCRv5, PP StructureV3 und PP ChatOCRv4 für die Analyse selbst gehosteter Dokumente. DeepSeek OCR meldet eine Dekodierungsgenauigkeit von 97 % unter 10-facher Komprimierung und etwa 60 % bei 20-facher Komprimierung, sodass Unternehmen vor der Einführung in Produktions-Workloads lokale Benchmarks durchführen müssen. Insgesamt steht bei OCR im Jahr 2025 die Dokumentenintelligenz an erster Stelle und die Erkennung an zweiter Stelle.
Referenzen:
Michal Sutter ist ein Knowledge-Science-Experte mit einem Grasp of Science in Knowledge Science von der Universität Padua. Mit einer soliden Grundlage in statistischer Analyse, maschinellem Lernen und Datentechnik ist Michal hervorragend darin, komplexe Datensätze in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.