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面壁智能开源MiniCPM-OCR 1.0与MiniCPM-OCR Jev，前者以1.3B参数取得4项SOTA并登顶吞吐，后者独立为OCR结果校准置信度并触发重读或人工复核。
不er，RSI应用在OCR上，效果这么猛？？
曾获LeCun转发推荐、狂揽1,000万下载的百度开源神作，又杀回来了！
中国电信星辰通用人工智能实验室推出的轻量化文档解析模型TeleOCR（约1.2B参数）凭借形变感知学习、多边形版面分割、CGDP采样及内容—结构解耦等技术创新，在OmniDocBench v1.6、Wild-OmniDocBench、PureDocBench等多个公开榜单取得领先，并在ICDAR 2026 Sci-ImageMiner挑战赛中夺冠，目前已开源。
Jina AI 发布端到端文档解析模型 jina-ocr-v1，以 3.4B 总参数/570M 激活参数在 OmniDocBench v1.6 与 olmOCR-Bench 上刷新同级别最佳成绩，并凭借 FastMTP 推测解码与分级密集奖励在低成本 GPU 上实现无损近倍速生成，单页仅输出 1085 个 token 以 2.57 页/秒吞吐领跑 14 款主流系统。
前DeepSeek核心研究员魏浩然近日带队加入百度基础模型研发部，出任文心大模型多模态算法负责人，负责端到端OCR等方向，其此前主导的Unlimited OCR模型曾在OmniDocBench评测中取得全球第一。
最新开源的Unlimited OCR，总参数3B，实际激活仅500M——放在大模型时代几乎是个零头。但就是这个小到离谱的模型，在OmniDocBench v1.5上拿下93.23%的综合分，v1.6更是达到93.92%，直接刷新了端到端SOTA。
大模型再强，也读不懂你公司那一柜子的合同、发票和扫描件。在"纸张世界"和"LLM世界"之间，缺一座桥——而百度开源的 PaddleOCR，可能就是当下最稳的那座。
GitHub OCR项目之王刚刚历史性易主。
OCR模型究竟能干什么？干得怎么样？