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OCR -Modelle haben einen langen Weg zurückgelegt. Was früher langsam, fehlerhaft und kaum verwendbare Werkzeuge struggle, haben sich inzwischen zu schnellen, genauen Systemen verwandelt, die quick alles lesen können, von handgeschriebenen Notizen bis hin zu mehrsprachigen PDFs. Wenn Sie mit unstrukturierten Daten, Erstellen von Automatisierungen oder Einrichten von gescannten Dokumenten oder Bildern mit Textual content arbeiten, ist OCR der Schlüssel.
Sie sind wahrscheinlich bereits mit den üblichen Namen wie Tesseract, Easyocr, Paddleoc und vielleicht Google Imaginative and prescient vertraut. Sie waren schon eine Weile da und haben den Job gemacht. Aber ehrlich gesagt fühlt sich 2025 anders an. Die heutigen OCR-Modelle sind schneller, genauer und in der Lage, viel komplexere Aufgaben wie Echtzeit-Szene-Texterkennung, mehrsprachige Analyse und groß angelegte Dokumente zu erledigen.
Ich habe die Nachforschungen angestellt, um Ihnen eine Liste der besten OCR-Modelle zu bringen, die Sie im Jahr 2025 verwenden sollten. Diese Liste stammt aus Github, Forschungsarbeiten und Branchenaktualisierungen, die sowohl Open-Supply- als auch kommerzielle Optionen abdecken. Additionally fangen wir an.
1. Minicpm-o
Hyperlink: https://huggingface.co/openbmb/minicpm-o-2_6
Minicpm-O struggle eines der beeindruckendsten OCR-Modelle, auf die ich in letzter Zeit gestoßen bin. Dieses von OpenBMB entwickelte leichte Modell (nur 8B -Parameter) kann Bilder mit einem beliebigen Seitenverhältnis von bis zu 1,8 Millionen Pixel verarbeiten. Dies macht es excellent für hochauflösendes Dokumentscannen. Es führt derzeit über die Oberfläche Ocrbench Rangliste mit Model 2.6. Das ist höher als einige der größten Namen im Spiel, einschließlich GPT-4O, GPT-4V und Gemini 1.5 Professional. Es unterstützt auch über 30 Sprachen. Eine andere Sache, die ich daran liebe, ist die effiziente Token -Nutzung (640 Token für ein 1,8 -MP -Bild), wodurch es nicht nur schnell, sondern auch perfekt für cellular oder Edge -Bereitstellungen perfekt ist.
2. Internvl
Hyperlink: https://github.com/opengvlab/internvl
Internvl ist ein leistungsstarkes Open-Supply-OCR- und Imaginative and prescient-Sprach-Modell, das von OpenGVLAB entwickelt wurde. Es ist eine starke Different zu geschlossenen Modellen wie GPT-4V, insbesondere für Aufgaben wie Dokumentenverständnis, Szenetexterkennung und multimodale Analyse. Internvl 2.0 kann hochauflösende Bilder (bis zu 4K) verarbeiten, indem sie in kleinere 448×448-Kacheln zerlegt werden, was es für große Dokumente effizient macht. Es wurde auch ein 8K -Kontextfenster erhalten, was bedeutet, dass es längere und komplexere Dokumente problemlos verarbeiten kann. Internvl 3 ist das neueste in der Serie und führt die Dinge noch weiter. Es geht nicht mehr nur um OCR – diese Model erweitert sich in Instrument -Gebrauch, 3D -Imaginative and prescient, GUI -Agenten und sogar industrielle Bildanalyse.
3. Mistral OCR
Hyperlink: https://mistal.ai/information/mistral-ocr
Mistral OCR wurde Anfang 2025 auf den Markt gebracht und ist schnell zu einem der zuverlässigsten Instruments für das Verständnis von Dokumenten geworden. Die von Mistral AI erstellte API funktioniert intestine mit komplexen Dokumenten wie PDFs, gescannten Bildern, Tabellen und Gleichungen. Es extrahiert genau Textual content und Visuals und macht es für Lappen nützlich. . Es unterstützt mehrere Sprachen und Ausgänge, die zu Formaten wie Markdown führen, was die Struktur klar macht. Die Preisgestaltung beginnt bei 1 $ professional 1.000 Seiten, wobei die Stapelverarbeitung einen besseren Wert bietet. Das jüngste Replace von Mistral-OCR-2505 verbesserte seine Leistung in Bezug auf Handschrift und Tabellen und machte es zu einer starken Wahl für alle, die mit detaillierten oder gemischten Formatdokumenten arbeiten.
4. Qwen2-vl
Hyperlink: https://github.com/qwenlm
Qwen2-VL, Teil der QWEN-Serie von Alibaba, ist ein leistungsstarkes Open-Supply-Visionsprachmodell, das ich für OCR-Aufgaben im Jahr 2025 als unglaublich nützlich empfunden habe. Es ist in mehreren Größen erhältlich, einschließlich 2B-, 7B- und 72B-Parametern und unterstützt über 90 Sprachen. Die 2,5-VL-Model spielt bei Benchmarks wie Docvqa und Mathvista sehr intestine und kommt GPT-4O in Genauigkeit sogar nahe. Es kann auch lange Movies verarbeiten und es für Workflows, die Videorahmen oder mehrseitige Dokumente umfassen, nützlich werden. Da es auf dem Umarmungsgesicht veranstaltet wird, ist es auch einfach, in Python -Pipelines einzuhalten.
5. H2ovl-mississippi
Hyperlink: https://h2o.ai/platform/mississippi/
H2OVL-Mississippi von H2O.AI bietet zwei kompakte Sichtsprüche Modelle: 0,8B und 2B). Das kleinere 0,8B-Modell konzentriert sich ausschließlich auf die Texterkennung und schlägt tatsächlich viel größere Modelle wie Internvl2-26b auf OCRBench für diese spezielle Aufgabe. Das 2B-Modell ist allgemeiner, um Aufgaben wie Bildunterschriften und visuelle Frage zu beantworten, die neben OCR beantworten. Diese Modelle wurden auf 37 Millionen Picture-Textual content-Paaren trainiert und sind für die Bereitstellung von On-Machine optimiert, wodurch sie excellent für Datenschutzanwendungen in Unternehmenseinstellungen sind.
6. Florence-2
Hyperlink: https://h2o.ai/platform/mississippi/
H2OVL-Mississippi von H2O.AI bietet zwei kompakte Sichtsprüche Modelle: 0,8B und 2B). Das kleinere 0,8B-Modell konzentriert sich ausschließlich auf die Texterkennung und schlägt tatsächlich viel größere Modelle wie Internvl2-26b auf OCRBench für diese spezielle Aufgabe. Das 2B-Modell ist allgemeiner, um Aufgaben wie Bildunterschriften und visuelle Frage zu beantworten, die neben OCR beantworten. Diese Modelle wurden auf 37 Millionen Picture-Textual content-Paaren trainiert und sind für die Bereitstellung von On-Machine optimiert, wodurch sie excellent für Datenschutzanwendungen in Unternehmenseinstellungen sind.
7. Surya
Hyperlink: https://github.com/vikparuchuri/Surya
Surya ist ein Python-basierter OCR-Toolkit, das die Texterkennung und Erkennung von Zeilenebene in über 90 Sprachen unterstützt. Es übertrifft Tesseract in Inferenzzeit und Genauigkeit, wobei über 5.000 Github -Sterne seine Popularität widerspiegeln. Es gibt Zeichen/Wort-/Zeilenbegrenzungsboxen aus und übertrifft in der Layoutanalyse und identifiziert Elemente wie Tabellen, Bilder und Header. Dies macht Surya zu einer perfekten Wahl für die strukturierte Dokumentverarbeitung.
8. Moondream2
Hyperlink: https://huggingface.co/vikhyatk/moondream2
Moondream2 ist ein kompaktes, open-Supply-Imaginative and prescient-Sprachen-Modell mit weniger als 2 Milliarden Parametern, die für Geräte für ressourcenbezogene Geräte entwickelt wurden. Es bietet schnelle Echtzeit-Dokumenten-Scan-Funktionen. Es hat kürzlich seinen Ocrbench -Rating auf 61,2 verbessert, was eine bessere Leistung beim Lesen gedruckter Textual content zeigt. Es ist zwar nicht intestine mit der Handschrift, aber es funktioniert intestine für Formulare, Tabellen und andere strukturierte Dokumente. Die Größe von 1 GB und die Fähigkeit, auf Edge-Geräten auszuführen, machen es zu einer praktischen Wahl für Anwendungen wie Echtzeit-Dokumentenscannen auf mobilen Geräten.
9. GOT-OCR2
Hyperlink: https://github.com/ucas-haoranwei/got-oc2.0
GOT-OCR2- oder Allgemeine OCR-Theorie-OCR 2.0, ist ein einheitliches, Finish-to-Finish-Modell mit 580 Millionen Parametern, die für verschiedene OCR-Aufgaben ausgelegt sind, einschließlich einfacher Textual content, Tabellen, Diagramme und Gleichungen. Es unterstützt Bilder im Szenen- und Dokumentenstil, wobei einfache oder formatierte Ausgänge (z. B. Markdown, Latex) über einfache Eingabeaufforderungen erzeugt werden. GOT-OCR2 überschreitet die Grenzen von OCR-2.0, indem sie künstliche optische Signale wie Noten und molekulare Formeln verarbeitet und sie excellent für spezielle Anwendungen in der Wissenschaft und Industrie machen.
10. Doktr
Hyperlink: https://www.minee.com/platform/doctr
Das von Mindee entwickelte Doctr ist eine Open-Supply-OCR-Bibliothek, die für das Verständnis des Dokuments optimiert ist. Es verwendet einen zweistufigen Ansatz (Texterkennung und Erkennung) mit vorgebildeten Modellen wie DB_RESNET50 und CRNN_VGG16_BN, wobei die hohe Leistung für Datensätze wie Funsd und Wire erzielt wird. Die benutzerfreundliche Schnittstelle erfordert nur drei Codezeilen, um Textual content zu extrahieren, und unterstützt sowohl die CPU- als auch die GPU-Inferenz. Doctr ist excellent für Entwickler, die eine schnelle, genaue Dokumentenverarbeitung für Quittungen und Formulare benötigen.
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Das beendet die Liste der High-OCR-Modelle, die 2025 zu sehen sind. Während es viele andere großartige Modelle gibt, konzentriert sich diese Liste auf die besten Kategorien in verschiedenen Kategorien-verlangte Modelle, Python-Frameworks, Cloud-basierte Dienste und leichte Optionen für ressourcenbezogene Geräte. Wenn es ein OCR -Modell gibt, von dem Sie glauben, dass er enthalten sein sollte, können Sie seinen Namen im Kommentarbereich unten weitergeben.
Kanwal Mehreen Kanwal ist ein Ingenieur für maschinelles Lernen und technischer Schriftsteller mit einer tiefgreifenden Leidenschaft für die Datenwissenschaft und die Schnittstelle von KI mit Medizin. Sie hat das eBook „Produktivität mit Chatgpt maximieren“. Als Google -Era -Gelehrte 2022 für APAC setzt sie sich für Vielfalt und akademische Exzellenz ein. Sie wird auch als Teradata -Vielfalt in Tech Scholar, MITACS Globalink Analysis Scholar und Harvard Wecode Scholar anerkannt. Kanwal ist ein leidenschaftlicher Verfechter der Veränderung, nachdem er Femcodes gegründet hat, um Frauen in STEM -Bereichen zu stärken.