PaddleOCR-VL-1.5: 0.9B参数的SOTA文档解析模型全面解析

引言：文档解析的新里程碑

文档解析技术正在成为连接物理世界与数字世界的关键桥梁。学术论文、商业合同、发票单据、历史档案——这些海量文档信息需要被准确、高效地数字化和结构化。这已经不是简单的OCR（光学字符识别），而是对文档深层语义和结构的全面理解。

2026年1月29日，百度PaddlePaddle团队发布了PaddleOCR-VL-1.5，这是一个仅有0.9B（9亿）参数的多任务视觉语言模型（VLM），却在OmniDocBench v1.5基准测试中达到了94.5%的准确率，创下了新的SOTA（State-of-the-Art）记录。更令人惊讶的是，这个轻量级模型在真实场景的鲁棒性测试中，超越了Qwen3-VL-235B和Gemini-3 Pro等参数规模达数百亿的大型模型。

PaddleOCR-VL-1.5不仅仅是一次性能的提升，更代表了文档解析技术的范式转变：从单一的文字识别，到支持表格、公式、图表、印章等多元素的统一解析；从理想环境下的识别，到应对扫描、倾斜、弯曲、屏幕翻拍等真实场景的挑战。这标志着文档解析技术正式进入"实用化"和"智能化"的新阶段。

PaddleOCR-VL-1.5性能对比

模型核心亮点

1. 超轻量架构，SOTA性能

PaddleOCR-VL-1.5最引人注目的特点是其极致的参数效率。仅用0.9B参数，就在OmniDocBench v1.5上达到94.5%的准确率，这一成绩不仅超越了前代模型PaddleOCR-VL-1.0，更在与大型通用VLM的对比中展现出惊人的优势：

对比Qwen3-VL-235B：参数规模仅为其1/260，但在文档解析任务上性能更优
对比Gemini-3 Pro：在真实场景测试中表现更加稳定
对比专用模型：在表格、公式、文本识别方面均有显著提升

这种参数效率的背后，是PaddlePaddle团队对文档解析任务的深刻理解和精心设计。模型采用NaViT风格的动态分辨率视觉编码器，配合轻量级的ERNIE-4.5-0.3B语言模型，在保持高精度的同时，大幅降低了计算成本和部署门槛。

2. 六大核心能力，统一模型

PaddleOCR-VL-1.5是一个真正的多任务模型，在单一架构下支持六大核心能力：

OCR（文本识别）：支持100+语言，新增藏文和孟加拉语支持，对罕见字符、古文、文本装饰（下划线、着重号）等特殊场景进行了优化
表格识别：支持复杂表格结构，包括跨页表格自动合并、多语言表格、无线表格等
公式识别：支持LaTeX格式输出，对扫描、弯曲、屏幕翻拍等物理失真场景进行了专门优化
图表识别：能够理解和提取图表中的数据和趋势
印章识别（新增）：支持官方印章、公章的识别，应对弧形文字、模糊图像、背景干扰等挑战
文本定位（新增）：支持文本行的精确定位和识别（Text Spotting），采用4点四边形表示，适应旋转、倾斜等复杂布局

这种统一的多任务架构，不仅简化了部署流程，更重要的是实现了不同任务之间的知识共享和协同优化，使得模型在各个任务上都能达到更好的性能。

3. 真实场景鲁棒性：Real5-OmniDocBench

为了评估模型在真实世界中的表现，PaddlePaddle团队构建了Real5-OmniDocBench基准测试，涵盖五种常见的物理失真场景：

扫描（Scanning）：扫描仪产生的噪声、摩尔纹等
倾斜（Skew）：文档拍摄角度不正
弯曲（Warping）：纸张折叠、弯曲导致的非平面变形
屏幕翻拍（Screen Photography）：对屏幕显示内容的拍摄
光照（Illumination）：不均匀光照、阴影等

在这个更贴近实际应用的测试集上，PaddleOCR-VL-1.5达到了92.05%的整体准确率，创下新的SOTA记录。这意味着，无论是用手机拍摄的合同照片，还是扫描仪处理的历史文档，模型都能保持稳定的高性能。

Real5-OmniDocBench场景示例

技术架构深度解析

PaddleOCR-VL-1.5采用了创新的两阶段架构设计，将布局分析和元素识别有机结合，实现了端到端的文档解析能力。

PP-DocLayoutV3：统一布局分析引擎

PP-DocLayoutV3是PaddleOCR-VL-1.5的第一阶段，负责文档的布局分析。与传统的矩形检测框不同，PP-DocLayoutV3引入了实例分割技术，能够预测精确的像素级掩码，这对于处理倾斜、弯曲的文档至关重要。

核心创新点：

多点定位技术：支持四边形甚至多边形的边界框预测，而不是传统的两点矩形框。这使得模型能够准确框定倾斜、旋转的文档元素。
统一的阅读顺序预测：将阅读顺序预测直接集成到Transformer解码器中，通过全局指针机制（Global Pointer Mechanism）计算元素之间的先后关系。这种端到端的设计消除了传统方法中的级联误差。
实例分割能力：基于RT-DETR目标检测器，PP-DocLayoutV3采用基于掩码的检测头，能够预测精确的像素级掩码，有效隔离非理想场景下的文档组件。

技术细节：

模型通过计算成对的优先级分数来确定阅读顺序：

S(i,j) = [f(qi,qj) - f(qj,qi)] / √dh

其中qi和qj是Transformer解码器的查询嵌入，通过投影矩阵Wq和Wk进行变换。最终通过投票机制确定全局一致的阅读顺序。

PP-DocLayoutV3架构

PaddleOCR-VL-1.5-0.9B：元素级识别模型

第二阶段的PaddleOCR-VL-1.5-0.9B负责对布局分析得到的各个元素进行精细识别。模型继承了PaddleOCR-VL-0.9B的轻量级架构，但在能力上有了显著扩展。

架构组成：

视觉编码器：采用NaViT（Native Resolution Visual Encoder）风格的动态分辨率编码器，支持最大1280×28×28的分辨率（文档解析任务）和2048×28×28的分辨率（文本定位任务）。
自适应MLP连接器：将视觉特征映射到语言模型的输入空间，实现视觉和语言的有效对齐。
语言模型：采用轻量级的ERNIE-4.5-0.3B作为语言骨干，这是一个经过大规模预训练的中文语言模型，具有强大的语义理解能力。

训练策略：

模型采用渐进式训练范式，分为三个阶段：

预训练阶段：使用4600万图文对进行视觉-语言对齐，数据规模相比前代增加了59%。特别引入了大规模的印章识别和文本定位预训练数据。
后训练阶段：使用560万高质量指令数据进行微调，涵盖OCR、表格、公式、图表、印章、文本定位六大任务。
强化学习阶段：采用GRPO（Group Relative Policy Optimization）算法，通过动态数据筛选和相对优势计算，优化模型输出的一致性和质量。

性能评测与对比

OmniDocBench v1.5：全面领先

OmniDocBench v1.5是目前最权威的文档解析基准测试之一，涵盖了文本、表格、公式、图表等多种元素类型。PaddleOCR-VL-1.5在该测试中取得了94.5%的整体准确率，在多个子任务上创下新的SOTA记录：

整体准确率：94.5%（超越所有开源和闭源模型）
表格识别：显著提升，尤其在复杂表格和跨页表格上
公式识别：对LaTeX格式的输出质量大幅改善
文本识别：在罕见字符、古文、文本装饰等场景下表现优异
阅读顺序：端到端预测准确率达到新高度

与竞品对比：

模型	参数规模	OmniDocBench v1.5	特点
PaddleOCR-VL-1.5	0.9B	94.5%	轻量高效，SOTA性能
Qwen3-VL-235B	235B	93.8%	通用大模型
Gemini-3 Pro	未公开	92.1%	闭源商业模型
DeepSeek-OCR	未公开	91.5%	光学2D映射
MonkeyOCR v1.5	未公开	90.2%	三阶段框架

从对比中可以看出，PaddleOCR-VL-1.5以极小的参数规模实现了最高的准确率，这充分证明了专用模型在特定任务上的优势。

Real5-OmniDocBench：真实场景的考验

在Real5-OmniDocBench测试中，PaddleOCR-VL-1.5展现了卓越的鲁棒性：

扫描场景：93.2%准确率，有效处理扫描噪声和摩尔纹
倾斜场景：92.8%准确率，多点定位技术发挥关键作用
弯曲场景：91.5%准确率，实例分割能力的优势体现
屏幕翻拍：92.1%准确率，应对屏幕反光和像素化
光照场景：90.8%准确率，在不均匀光照下保持稳定

整体准确率92.05%，超越所有参与测试的模型，包括参数规模远大于它的通用VLM。

推理性能分析

除了准确率，推理速度也是实际应用中的关键指标。在NVIDIA A100 GPU上，PaddleOCR-VL-1.5处理OmniDocBench v1.5的512页PDF文档的端到端时间（包括PDF渲染和Markdown生成）表现优异：

处理速度：相比大型模型快3-5倍
内存占用：仅需8GB显存即可运行
吞吐量：单卡可支持高并发请求

这种高效的推理性能，使得PaddleOCR-VL-1.5非常适合部署在资源受限的环境中，如边缘设备、移动端等。

硬件要求与部署方案

硬件要求

PaddleOCR-VL-1.5对硬件的要求相对友好，得益于其轻量级的架构设计：

推荐配置：

GPU：NVIDIA A100、AMD Instinct MI系列
显存：8GB以上（推荐16GB以上以支持更大批次）
CPU：8核以上
内存：16GB以上

最低配置：

GPU：NVIDIA RTX 3060或同等性能
显存：6GB以上
CPU：4核以上
内存：8GB以上

支持平台：

CUDA（NVIDIA GPU）
ROCm（AMD GPU，Day 0支持）
CPU推理（性能较低，适合小规模应用）

部署方案

PaddleOCR-VL-1.5提供了多种灵活的部署方式，满足不同场景的需求：

1. Docker部署（推荐）

最简单的部署方式，一键启动：

docker run \
    --rm \
    --gpus all \
    --network host \
    paddlepaddle/paddleocr-genai-vllm-server:latest-nvidia-gpu \
    paddleocr genai_server --model_name PaddleOCR-VL-1.5-0.9B

2. vLLM加速部署

使用vLLM推理服务器可以获得更高的吞吐量和更低的延迟，适合生产环境：

# 启动vLLM服务
vllm serve PaddlePaddle/PaddleOCR-VL-1.5-0.9B \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 8080

3. PaddlePaddle原生部署

使用PaddlePaddle框架进行原生部署：

# 安装依赖
pip install paddlepaddle-gpu paddleocr[doc-parser]

# Python API调用
from paddleocr import PaddleOCRVL
pipeline = PaddleOCRVL()
output = pipeline.predict("document.png")

快速开始

以下是一个完整的使用示例：

from paddleocr import PaddleOCRVL

# 初始化模型
pipeline = PaddleOCRVL()

# 文档解析
output = pipeline.predict("document.pdf")

# 保存结果
for res in output:
    res.save_to_json(save_path="output")
    res.save_to_markdown(save_path="output")

应用场景与实践建议

PaddleOCR-VL-1.5的强大能力使其适用于多种实际场景：

典型应用场景

文档数字化：将纸质文档、扫描件转换为可编辑的数字格式
RAG系统预处理：为大语言模型提供高质量的文档结构化数据
发票/合同识别：自动提取发票、合同中的关键信息
学术论文解析：提取论文中的文本、公式、表格、图表
多语言文档处理：支持100+语言的文档识别
印章/公章识别：识别官方文件上的印章信息
场景文字识别：识别广告牌、路标、海报等场景中的文字

最佳实践建议

选择合适的部署方式：生产环境推荐使用vLLM加速，开发测试可使用Docker快速部署
优化输入分辨率：根据文档类型调整输入分辨率，文档解析使用1280×28×28，文本定位使用2048×28×28
批处理优化：对于大批量文档，使用批处理可以显著提升吞吐量
结果后处理：利用模型输出的结构化数据，进行跨页表格合并、段落标题识别等后处理
错误处理：对于识别失败的情况，可以尝试调整图像预处理参数或使用不同的任务模式

总结与展望

PaddleOCR-VL-1.5代表了文档解析技术的一次重要突破。它以0.9B的轻量级参数实现了94.5%的SOTA准确率，在真实场景的鲁棒性测试中超越了参数规模远大于它的通用大模型。这充分证明了专用模型在特定任务上的巨大潜力。

模型的核心优势在于：

参数效率：极小的参数规模，极低的部署成本
多任务统一：六大核心能力，一个模型搞定
真实场景鲁棒：应对扫描、倾斜、弯曲等复杂情况
开源开放：Apache 2.0协议，完全开源

随着文档解析技术的不断发展，我们有理由相信，PaddleOCR-VL-1.5将在更多实际应用中发挥重要作用，推动文档智能化进程的加速。

相关链接：

官方网站：https://www.paddleocr.com
GitHub仓库：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
HuggingFace模型：https://huggingface.co/PaddlePaddle/PaddleOCR-VL-1.5
技术论文：https://arxiv.org/abs/2601.21957

PaddleOCR-VL-1.5: 0.9B参数的SOTA文档解析模型全面解析

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PaddleOCR-VL-1.5: 0.9B参数的SOTA文档解析模型全面解析

引言：文档解析的新里程碑

模型核心亮点

1. 超轻量架构，SOTA性能

2. 六大核心能力，统一模型

3. 真实场景鲁棒性：Real5-OmniDocBench

技术架构深度解析

PP-DocLayoutV3：统一布局分析引擎

PaddleOCR-VL-1.5-0.9B：元素级识别模型

性能评测与对比

OmniDocBench v1.5：全面领先

Real5-OmniDocBench：真实场景的考验

推理性能分析

硬件要求与部署方案

硬件要求

部署方案

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应用场景与实践建议

典型应用场景

最佳实践建议

总结与展望

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