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OCR 模型選型參考指南
OCR 模型選型參考指南 本文件彙整當前主流 OCR 技術的評估基準與推薦模型，供未來本系統需要整合圖像文字辨識功能時快速選型參考。 首選推薦：PaddleOCRVL1.6（20260610 更新） 基本資訊 評測成績（SOTA） 表現與 Gemini3 Pro、Qwen3VL235B 等閉源大型模型相當。 文本、公式、表格三大任務全面領先開源與閉源方案。
OCR 模型選型參考指南
本文件彙整當前主流 OCR 技術的評估基準與推薦模型，供未來本系統需要整合圖像文字辨識功能時快速選型參考。
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首選推薦：PaddleOCR-VL-1.6（2026-06-10 更新）
基本資訊
| 項目 | 內容 |
| 模型名稱 | PaddleOCR-VL-1.6 |
| 發布日期 | 2026-06-10 |
| 模型大小 | 0.9B 參數 |
| 授權 | 開源（HuggingFace） |
| 模型位置 | https://huggingface.co/PaddlePaddle/PaddleOCR-VL-1.6 |
| 前置版本 | PaddleOCR-VL-1.5（架構完全相容） |
評測成績（SOTA）
| 基準集 | 成績 | 備註 |
| OmniDocBench v1.6 | 96.33% | 全新 SOTA |
| OmniDocBench v1.5 | 創新高 | 刷新紀錄 |
| Real5-OmniDocBench | 創新高 | 刷新紀錄 |
- 表現與 Gemini-3 Pro、Qwen3-VL-235B 等閉源大型模型相當。
- 文本、公式、表格三大任務全面領先開源與閉源方案。
核心技術升級
1. 區域感知資料優化框架
- 從前代模型找出表現不足的弱區（Weak Regions）
- 針對弱區精準補強訓練資料
- 提升監督訊號（Supervision Signal）的可靠度
2. 漸進式後訓練配方（Progressive Post-training）
- 結合精選資料（Curated Data）
- 搭配強化學習（Reinforcement Learning）
- 分階段迭代提升效能
強化能力清單
| 場景 | 強化程度 |
| 複雜表格解析 | 顯著提升 ⬆️ |
| 中文古籍文字 | 顯著提升 ⬆️ |
| 生僻字識別 | 顯著提升 ⬆️ |
| 印章辨識 | 增強 ⬆️ |
| Spotting（文字定位） | 增強 ⬆️ |
| 圖表（Chart）解析 | 增強 ⬆️ |
部署優勢
> 零成本即換即用：模型架構與 1.5 完全相容，更換權重即可升級，推論速度不變。
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本系統 OCR 應用情境對照
| 應用情境 | 推薦模型 | 說明 |
| 衛星影像文字辨識 | PaddleOCR-VL-1.6 | 高精度需求，支援複雜場景 |
| 掃描報告 / 文件 PDF 轉文字 | PaddleOCR-VL-1.6 | 表格與公式支援度高 |
| 中文古籍 / 繁體字 | PaddleOCR-VL-1.6 | 本次顯著強化項目 |
| 即時低延遲辨識 | 評估中 | 需確認 0.9B 模型本地推論速度 |
| 截圖快速辨識 | PaddleOCR-VL-1.6 | Spotting 功能強化後適用 |
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選型決策備忘
- 2026-06-10：PaddleOCR-VL-1.6 成為本系統 OCR 首選推薦，等待測試整合。
- 若需與 Gemini Vision API 比較，使用 OmniDocBench v1.6 作為統一評測基準。
- 未來版本升級時，優先確認是否仍維持向下相容的模型架構設計。
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參考來源
- HuggingFace 模型卡：https://huggingface.co/PaddlePaddle/PaddleOCR-VL-1.6
- OmniDocBench 評測說明：參見 PaddlePaddle 官方文件