Мультимодальные OCR-модели выходят за рамки простого распознавания текста

Современные системы оптического распознавания текста преодолели границы простого извлечения символов, превратившись в интеллектуальные инструменты для комплексного понимания документов. Мультимодальные vision-language модели (VLM) теперь способны не только читать текст, но и анализировать таблицы, диаграммы, рукописные заметки, а также выполнять семантический поиск и отвечать на вопросы по визуальным документам.

Эволюция размеров и возможностей

Новейшее поколение OCR-моделей демонстрирует четкий тренд в сторону более крупных и мощных архитектур. Такие модели как Chandra (9B) и OlmOCR-2 (8B) показывают рекордные результаты в бенчмарках со средним баллом выше 83.0. При этом эффективные модели среднего размера вроде DeepSeek-OCR (3B) и Nanonets-OCR2-3B (4B) доказывают, что даже компактные архитектуры могут обеспечивать высокую точность и универсальность.

Многоязычная революция в OCR

Одним из самых значительных прорывов стало расширение языковой поддержки. Современные OCR-системы больше не ограничиваются английским языком — они охватывают десятки глобальных языков и письменностей. Модели вроде PaddleOCR-VL поддерживают более 109 языков, а DeepSeek-OCR справляется примерно со 100 языками.

• PaddleOCR-VL: 109+ языков
• DeepSeek-OCR: ~100 языков
• Chandra и Qwen3-VL: 30-40+ языков включая древние письменности
• Granite-Docling-258M: многоязычная поддержка в легковесном формате

Расширенный функционал современных моделей

Современные мультимодальные OCR-модели предлагают богатый набор функций, выходящий далеко за рамки базового распознавания текста:

• Генерация структурированного Markdown и HTML
• Интерпретация сложных элементов: таблицы, диаграммы, блок-схемы
• Распознавание рукописного текста и исторических манускриптов
• Визуальное заземление и пространственное понимание документов
• Интерактивное управление выводами через текстовые инструкции

Модель Granite-Docling-258M представляет инновационную систему DocTags, позволяющую динамически управлять выводами OCR через промпты, что открывает путь к интерактивному парсингу документов.

Интересно наблюдать, как OCR из утилитарного инструмента превращается в полноценную систему документоориентированного ИИ. Вместо простого «прочитал-скопировал» мы получаем модели, способные понимать контекст, структуру и семантику документа. Правда, возникает вопрос: не превращаем ли мы простые задачи в избыточно сложные, когда для извлечения пары строк из счета достаточно было бы традиционного OCR, а не 9-миллиардной модели?

Сравнительный анализ производительности

Бенчмарк OlmOCR предоставляет ценную информацию о производительности ведущих моделей в задачах понимания документов:

• Chandra (9B): 83.1 ±0.9 — лидер рейтинга
• OlmOCR-2 (8B): 82.3 ±1.1 — близкий преследователь
• Модели среднего размера показывают конкурентоспособные результаты при значительно меньших вычислительных затратах

Эти результаты демонстрируют, что современные OCR-VLM модели стали полноценными системами документоориентированного искусственного интеллекта, способными к семантическому анализу и сложным рассуждениям над визуальным контентом.

По материалам Hugging Face.