模型指南

OCR 模型对比 — 比较格式、成本与输出

在 ExactRead 上做 OCR 模型对比:在同一文档上运行视觉模型和原生 OCR 引擎,权衡准确度、成本和文件支持,再选定最合适的引擎。

选择一个 OCR 模型

每个模型都有独立页面,可直接试用并查看能力、格式支持、额度和发布时间。

olmOCR 2
Allen Institute for AI · 发布于 2025 年 10 月
原生 OCR 引擎图片与 PDF1 额度
Qwen3-VL 32B
Alibaba Qwen · 发布于 2025 年 9 月
视觉语言模型图片文件2 额度
Qwen3-VL 8B
Alibaba Qwen · 发布于 2025 年 9 月
视觉语言模型图片文件1 额度
PaddleOCR-VL 1.6
Baidu PaddlePaddle · 发布于 2025 年 5 月
原生 OCR 引擎图片与 PDF1 额度
GPT-4.1
OpenAI · 发布于 2025 年 4 月
视觉语言模型图片文件3 额度
GPT-4.1 mini
OpenAI · 发布于 2025 年 4 月
视觉语言模型图片文件1 额度
Gemini 2.5 Flash
Google · 发布于 2025 年 4 月
视觉语言模型图片文件1 额度
Mistral OCR
Mistral AI · 发布于 2025 年 3 月
原生 OCR 引擎图片与 PDF2 额度
Gemini 2.5 Pro
Google · 发布于 2025 年 3 月
视觉语言模型图片文件3 额度
Qwen2.5-VL 32B
Alibaba Qwen · 发布于 2025 年 3 月
视觉语言模型图片文件1 额度
OLMOCR
Allen Institute for AI · 发布于 2025 年 2 月
原生 OCR 引擎图片与 PDF1 额度
Gemini 2.0 Flash
Google · 发布于 2025 年 2 月
视觉语言模型图片文件1 额度
Qwen2.5-VL 72B
Alibaba Qwen · 发布于 2025 年 1 月
视觉语言模型图片文件2 额度
MinerU
OpenDataLab · 发布于 2024 年 8 月
原生 OCR 引擎图片与 PDF1 额度
Qwen-VL Max
Alibaba DashScope · 发布于 2024 年 8 月
视觉语言模型图片文件2 额度
GPT-4o mini
OpenAI · 发布于 2024 年 7 月
视觉语言模型图片文件1 额度
Datalab OCR
Datalab · 发布于 2024 年 6 月
原生 OCR 引擎图片与 PDF1 额度
Datalab Marker
Datalab · 发布于 2024 年 6 月
原生 OCR 引擎图片与 PDF1 额度
GPT-4o
OpenAI · 发布于 2024 年 5 月
视觉语言模型图片文件2 额度
Azure Document Intelligence
Microsoft Azure · 发布于 2023 年 7 月
原生 OCR 引擎图片与 PDF2 额度
PaddleOCR
Baidu PaddlePaddle · 发布于 2023 年 1 月
原生 OCR 引擎图片与 PDF1 额度
Mathpix OCR
Mathpix · 发布于 2023 年 1 月
原生 OCR 引擎图片文件2 额度
AWS Textract
AWS · 发布于 2019 年 5 月
原生 OCR 引擎图片与 PDF2 额度
Google Cloud Vision OCR
Google · 发布于 2017 年 12 月
原生 OCR 引擎图片与 PDF2 额度
Gemini 3 Flash
Google
视觉语言模型图片文件1 额度
Gemini 3.1 Pro
Google
视觉语言模型图片文件3 额度
GPT-5.4 mini
OpenAI
视觉语言模型图片文件1 额度
GPT-5.4
OpenAI
视觉语言模型图片文件3 额度

在一个工作台里混合所有模型

上传一次,并排横评多个 OCR 模型,择优接受并导出 TXT / JSON。

打开多模型工作台

在你的文档上做 OCR 模型对比

最好的 OCR 模型对比不是排行榜——而是你自己的文档被多个引擎同时识别。ExactRead 列出 20 多个模型,从 GPT-5.4、Gemini 3 Flash、Qwen3-VL 等视觉语言模型,到 Mistral OCR、PaddleOCR、AWS Textract、Google Cloud Vision 等原生 OCR 引擎,并允许你在同一文件上运行其中任意一个。并排阅读输出,让 OCR 准确度对比变成可验证的事,而不是靠猜。

模型选择随文档而变

擅长收据的模型可能在连笔手写或密集多栏 PDF 上吃力。原生 OCR 引擎在印刷体和结构化表单上更可预期;视觉语言模型在杂乱版式和混合语言上更灵活,但可能改写内容。OCR 模型对比会让这些取舍保持可见,让你按真实文档而非头条基准来选定引擎。

在准确度、成本与速度间权衡

每个模型都有每份文档的额度成本和速度特征。便宜、快速的模型可能适合大批量常规识别,而高成本模型则在稀有、高价值页面上物有所值。目录会显示每个模型的类型、格式支持和额度,因此 OCR 准确度对比可以与每次运行的实际成本进行权衡。

让你的文档来决定

目录和这张表只是起点。上传一份有代表性的样本,在对比模式下运行三四个模型,让结果而非参数表来选定引擎。把胜出者保存为偏好,标准化后改用单模型以降低额度消耗。

当前世代与旧世代模型

目录会把较旧的模型标记为旧世代——它们仍可路由和运行,并让已有任务和偏好继续可用,但自动选型会优先选择 Gemini 3 Flash、GPT-5.4、Qwen3-VL 等当前世代引擎。做全新的 OCR 模型对比时,请从当前世代开始,只有当某份文档在旧世代模型上识别更好时才使用它。每个条目都会标注发布日期,让你一眼看出模型的新旧。

如何使用

  1. 1

    上传文档

    把文档拖入工作台,或点击浏览选择。支持 PNG、JPEG、WebP 图片,以及供支持 PDF 的模型使用的 PDF。

  2. 2

    让 ExactRead 过滤模型

    上传后,模型列表会过滤为真正支持该文件的 OCR 引擎,因此你不会启动无法运行的任务。

  3. 3

    运行单模型或对比多个

    需要速度和成本时选单模型,或用对比模式在同一文档上一次运行多个 OCR 模型。

  4. 4

    查看置信度与告警

    每个结果都会保留模型、状态、置信度和告警,并高亮推荐输出,让你快速判断准确度。

  5. 5

    接受并导出 TXT 或 JSON

    接受最忠实识别文档的输出,然后复制它,或导出 TXT / JSON 用于下一步。

适合这类文档的模型

能力、格式支持和额度直接来自模型目录——是起点,不是排名。用你自己的文档实测再决定。

模型提供方类型支持格式额度 / 文档
Gemini 3 FlashGoogle视觉语言模型图片文件1
GPT-5.4OpenAI视觉语言模型图片文件3
Mistral OCRMistral AI原生 OCR 引擎图片与 PDF2
PaddleOCRBaidu PaddlePaddle原生 OCR 引擎图片与 PDF1
Qwen3-VL 32BAlibaba Qwen视觉语言模型图片文件2

支持格式

图片和 PDF 能力按模型逐一标注

模型建议

用目录比较成本、能力和文件支持

额度说明

管理员可配置模型目录和单模型额度

常见问题

ExactRead 可以使用哪些模型?

目录包含 20 多个视觉模型和原生 OCR 引擎——GPT-5.4、Gemini 3 Flash、Qwen3-VL、Mistral OCR、PaddleOCR、AWS Textract、Azure Document Intelligence、Google Cloud Vision、olmOCR、MinerU 等。完整列表见模型目录。

如何做 OCR 准确度对比?

上传一份有代表性的文档,切换到对比模式,选择两到四个模型并运行。ExactRead 会并排显示输出以及置信度和告警,让你在自己的文件上判断准确度。

存在单一最准确的 OCR 模型吗?

没有。准确度取决于你的文档类型、语言和图像质量。因此 ExactRead 侧重于在你的文件上做 OCR 模型对比,而不是发布单一排名。

可以禁用高成本模型吗?

可以。管理后台控制 OCR 目录和每个模型的额度成本,因此你可以隐藏不需要的模型或调整其额度价格。

一次 OCR 模型对比要多少成本?

对比模式会按每个所选模型的每份文档额度计费,因此四模型运行的成本是这四者之和。免费版每月 100 个额度可覆盖多次对比运行。