PaddleOCR-VL基准测试：复杂版式解码，谁在裸泳？
对比PaddleOCR-VL与MinerU2.5、MonkeyOCR、GPT-4o在复杂文档处理中的表现。布局准确性、幻觉率、阅读顺序一致性，细节见真章。
文档智能领域热闹，模型频出。真到复杂场景里，谁能稳住？
我们拿了份混合文本、表格、公式和图片的文档，给PaddleOCR-VL、MinerU2.5、MonkeyOCR和GPT-4o做了次基准测试。不比参数，比实际效果。
结果明显。PaddleOCR-VL在布局检测上扎实，没漏元素，没乱分类。阅读顺序连贯，幻觉内容控制得住。其他模型各有各的崩法：漏识别、错分类、顺序乱，甚至无中生有。
有用户提到阿拉伯文、日文等复杂脚本的支持。官方回复里附了测试图。
看起来对右向左文本、混合排版有针对性优化。不过也有用户反馈在Linux系统加NVIDIA RTX 4080环境下运行有问题，现实部署还是得自己踩坑。
工具类更新总这样：宣传时亮点足，真用起来细节定成败。PaddleOCR-VL这次基准测试数据算硬核，但最终值不值，得看你的具体文档类型和系统环境。
下一期是多语言文本识别，继续盯实际表现。
发布时间: 2025-10-22 08:12