在大模型快速发展的今天，大量信息虽然被数字化保存，却往往只是图片或扫描文件，无法被搜索，更无法直接进入 AI 工作流。如何将这些视觉数据转化为机器可理解的信息？OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）正是其中的关键技术。

近年来，多模态模型的发展正在重新定义 OCR 的能力边界。新一代视觉语言模型开始将文字识别、版面分析、信息抽取和内容理解融合到同一系统中，使 OCR 从传统的信息采集工具，逐渐演变为连接视觉数据与智能应用的重要入口。这一变化正在推动 OCR 在科研、金融、医疗和 AI Agent 等更多领域落地。

与此同时，开源生态的发展也让 OCR 技术更加易用。从通用文本识别到复杂文档解析，从多语言处理到结构化内容生成，不同方向的 OCR 模型正在针对细分场景持续优化。本文精选 5 项具有代表性的开源 OCR 模型，覆盖文档解析、复杂版面理解、多语言识别、手写文字处理以及结构化输出等多个方向。

HyperAI 官网（hyper.ai）教程板块已整理多款 OCR 开源模型实践内容。本文将系统梳理这些模型的特点与应用场景，帮助开发者快速了解当前 OCR 技术生态，并选择适合自己的解决方案。

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1.Unlimited-OCR 一键部署长文档 OCR 与版面解析

在线运行：https://go.hyper.ai/E1qZ5

Unlimited-OCR 是百度团队于 2026 年 6 月发布的 OCR 及文档结构解析项目。该项目主要面向长文档 OCR 识别和结构化文档解析场景，核心目标是在长上下文或多页文档环境下，保持 OCR 识别过程的稳定性和效率。

该模型针对实际的文档处理任务进行了设计，包括文本检测、结构化 OCR 输出、文档布局识别、 PDF 页面解析以及 Markdown 格式结果汇总。与传统的单张图片 OCR 处理方式相比，Unlimited-OCR 在处理长文档、演示文稿、扫描报告以及多页 PDF 文件时更具优势。

2.Chandra-ocr-2 数学/表格/手写精准转结构化内容

在线运行：https://go.hyper.ai/zpuqa

Chandra-ocr-2 是由 Datalab 团队于 2026 年 3 月开发的新一代光学字符识别（OCR）系统，专注于复杂场景下的文本识别与结构化输出。该模型基于先进的视觉语言预训练技术（Vision-Language Pre-training）进行优化，具备多场景文本识别能力、结构化输出能力、高效推理性能、智能图像预处理、灵活的 Prompt 系统和简洁的交互式界面七大核心优势。

在实际应用中，Chandra-ocr-2 在多个领域提供了技术支持：文档数字化功能能够快速从扫描资料提取文本内容；在教育领域，该系统支持识别试卷内容、题目录入等任务；在科研领域，可以帮助研究人员提取论文图片和图表中的文字信息；开发者则可将该系统集成到自动化的文本提取工作中。

3.dots.mocr 多模态文档解析教程

在线运行：https://go.hyper.ai/JQt6b

dots.mocr 是由华中科技大学与 Rednote HI-Lab 团队于 2026 年 3 月联合发布的一款多模态 OCR 文档解析模型。该模型在处理多语言文档解析任务时达到了 SOTA 水平。其主要技术特点为多语言支持、结构化解析、将图形转换为 SVG 格式、场景文本检测和网页解析。

除了文档解析能力外，dots.mocr 还具备强大的结构化图形理解能力，能够将图表、 UI 布局、科学示意图等视觉内容直接转换为 SVG 代码。在通用视觉任务上，dots.mocr 保持了与 Qwen3-VL-4B 相当的性能表现。

4.Qianfan-OCR 端到端文档智能模型

在线运行：https://go.hyper.ai/QAuH4

Qianfan-OCR 是由百度智能云千帆团队于 2026 年 3 月开源的一款端到端文档智能模型。该模型基于 40 亿参数（4B）的视觉语言处理架构，融合了文档解析、布局分析、文本识别和语义理解等功能。该模型通过提出「布局即思考」（Layout-as-Thought）机制，实现了对文档布局结构的显式建模，并支持复杂表格、图表等内容的理解与解析。

在 OmniDocBench v1.5 评测中，Qianfan-OCR 以 93.12 分的成绩位列端到端模型之首。在关键信息提取领域的多个公开排行榜上，Qianfan-OCR 的总分也超过了 Google Gemini 3-Pro 等商业模型。

5.FireRed-OCR 文档结构解析模型

在线运行：https://go.hyper.ai/awl4v

FireRed-OCR 是由 FireRedTeam 于 2025 年 12 月发布的一款结构化 OCR 项目。该项目的核心目标是将复杂文档图像解析为高质量、结构化的 Markdown 输出。不同于传统的「检测+识别+布局分析」处理流程，FireRed-OCR 更注重对文档整体的理解，能处理多栏排版、表格、公式与图文混排内容。此外，该工具还支持直接导出 Markdown 文件，方便后续编辑、发布和迁移。

在实际应用中，FireRed-OCR 适用于论文、教材、扫描文档、产品手册、企业业务归档等场景，可快速将图片或扫描件转换为可编辑、可发布的结构化文档。用户可通过官方提供的 Gradio Space 在线交互界面完成「上传→生成→预览→导出」一系列操作，直观看到转换效果并下载结果，减少人工整理成本。