PaddleOCR-VL对标DeepSeek-OCR？

在人工智能和文档处理的交叉领域，光学字符识别（OCR）技术正经历着一场深刻的变革。我们不再仅仅满足于从图像中提取文本，而是追求对文档结构、布局和语义的深层理解。在这一背景下，各种创新的模型架构应运而生。今天一起来看下PaddleOCR-VL，同时与DeepSeek-OCR进行比较，看看OCR模型最新的工程逻辑。

一、PaddleOCR-VL：SOTA与资源效率的平衡之道

PaddleOCR-VL是由百度飞桨团队提出的一个SOTA（State-of-the-Art）级别的文档解析模型，其核心优势在于在保持顶尖性能的同时，实现了极高的资源效率。 这一特性使其在资源受限的环境中也能进行实际部署，极大地拓宽了多模态文档解析技术的应用范围。

1. 创新设计：双阶段解耦架构

与许多试图通过单一庞大模型一步到位解决所有问题的端到端方案不同，PaddleOCR-VL采用了一种巧妙的双阶段解耦架构。 这种设计理念认识到，文档解析本质上包含两个既相关又可分离的任务：布局分析和元素识别。

第一阶段：轻量级的布局分析模型——PP-DocLayoutV2

在第一个阶段，PaddleOCR-VL使用了一个专门的轻量级模型PP-DocLayoutV2来负责布局分析。 这个模块的任务是快速、准确地定位文档中的各个语义区域（如文本块、表格、公式、图表），并预测它们的正确阅读顺序。

• 实现逻辑：PP-DocLayoutV2基于一个高效的目标检测模型