1.3B OCR 模型在真实文档解析上取得 93.68 分，OCR 错误迎来 AI 裁判

多数 OCR 模型专注于读取文档，MiniCPM-OCR 增加了第二个环节：一个判断 OCR 结果是否真正可信的模型。OpenBMB 刚发布两个开源模型：MiniCPM-OCR 1.0（1.3B）：在 Real5-OmniDocBench 上得 93.68 分，瞄准弯曲页面、手机照片、倾斜扫描等真实世界文档

多数 OCR 模型专注于读取文档，MiniCPM-OCR 则增加了第二个环节：一个检查 OCR 结果是否真正可信的模型。OpenBMB 刚刚发布两个开源模型：

MiniCPM-OCR 1.0（1.3B）：在 Real5-OmniDocBench 上得 93.68 分，瞄准弯曲页面、手机照片、倾斜扫描件、复杂版式等真实世界文档。DSpark 解码加速使端到端处理效率提升 55%。

MiniCPM-OCR Jev（2B）：OCR 质量裁判，将原始图像与候选文本比对，捕捉公式、表格和文本中的错误，取得 0.936 AUROC，在同一评测中接近一个 397B 参数的模型。有意思的是，Jev 还能评估其他 OCR 系统的输出，因此你未必要替换现有流水线。

两个模型均为开源，支持 vLLM、SGLang、llama.cpp 和 Ollama。

Hugging Face 链接：

https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-OCR-Jev

https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-OCR-1.0

由 /u/Equivalent-Grass-527 提交 [link] [comments]