1- 开源 OCR 大模型对比分析

1.1- 模型概述

目前主流的开源 OCR（光学字符识别）大模型主要包括以下几类：

1.1.1- Ollama 系列

• 特点：采用模型量化技术，降低资源占用
• 局限性：由于量化导致精度下降，识别效果相对较差
• 适用场景：资源受限环境下的基础 OCR 任务

1.1.2- Qwen-VL 系列

• 推荐型号：Qwen2.5 VL
• 特点：
  • 优秀的多模态理解能力
  • 较好的文字识别准确率
  • 支持中英文双语场景

1.1.3- OLM-OCR

• 特点：专注于 OCR 任务的优化模型
• 应用场景：通用文字识别任务

1.1.4- Google 系列模型

• 特点：在视觉识别方面表现不错
• 局限性：代码理解和生成能力相对较弱

1.2- 选型建议

根据实际应用场景和需求，建议：

1. 对精度要求高的场景：优先选择 Qwen2.5 VL
2. 轻量化部署场景：可考虑 Ollama 系列
3. 专业 OCR 任务：推荐使用 OLM-OCR

1.3- 注意事项

• 在选择模型时，需要综合考虑准确率、性能和资源消耗
• 建议在正式使用前进行充分的测试和评估
• 可根据具体场景进行模型微调或集成多个模型