## 1. PaddleOCR-VL-1.5 简介

**PaddleOCR-VL-1.5** 在1.0版本上进行了进一步能力的扩展和升级优化，在文档解析 OmniDocBench v1.5 上取得了 94.5% 的更高的新 SOTA（最佳）结果。为了严格评估其对现实世界物理畸变的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、弯曲、屏摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试。实验结果表明，该增强模型在这一新构建的基准测试中各个场景都达到了 SOTA 性能。此外，我们通过加入印章识别和文字检测识别任务扩展了模型能力，同时保持了 0.9B 的超紧凑 VLM 规模和高效率。

### **关键指标:**

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### **核心特性:**

1. **文档解析的SOTA性能：** 凭借 0.9B 的参数量，PaddleOCR-VL-1.5 在 OmniDocBench v1.5 上达到了 94.5% 的准确率，超越了之前的 SOTA 模型 PaddleOCR-VL。在表格、公式和文本识别方面观察到了显著提升。

2. **现实5大场景文档解析的SOTA性能：** 引入了一种创新的文档解析方法，支持不规则形状定位，能够在文档倾斜和弯曲条件下实现精确的多边形检测。在扫描、弯曲、倾斜、屏摄和光照变化这五个现实场景的评估中，表现优于主流的开源和闭源模型。

3. **0.9B紧凑架构扩充能力：** 模型引入了文本行定位与识别 以及 印章识别，所有相关指标均在各自任务中创下了新的 SOTA 结果。

4. **强化多元素识别能力：** PaddleOCR-VL-1.5 进一步增强了在特定场景和多语言识别方面的能力。针对生僻字、古籍、多语言表格、下划线和复选框的识别性能得到提升，语言覆盖范围扩展至包括中国藏文和孟加拉语。

5. **长文档跨页解析：** 模型支持跨页表格自动合并和跨页段落标题识别，有效缓解了长文档解析中的内容碎片化问题。


## 二、技术架构

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## 三、 模型性能

### 1. OmniDocBench v1.5

#### PaddleOCR-VL 在 OmniDocBench v1.5 上的整体、文本、公式、表格和阅读顺序中均达到最先进的性能。


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> **注:** 
> - 性能指标引自 [OmniDocBench 官方排行榜](https://opendatalab.com/omnidocbench), Gemini-3 Pro、Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct 和我们的模型除外。


###  2. Real5-OmniDocBench

#### 在扫描、扭曲、屏摄、光照和倾斜这五个多样化且具挑战性的场景中，PaddleOCR-VL-1.5 均创下了新的 SOTA 记录。


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> **注:** 
> - Real5-OmniDocBench 是我们基于 OmniDocBench v1.5 数据集构建的、面向真实场景的全新基准测试。该数据集包含五个不同场景：扫描 (Scanning)、扭曲 (Warping)、屏摄 (Screen-photography)、光照 (Illumination) 和倾斜 (Skew)。更多详情请参阅 [Real5-OmniDocBench](https://huggingface.co/datasets/PaddlePaddle/Real5-OmniDocBench).



## 4、推理部署性能


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> **注:** 
> - OmniDocBench v1.5 上的端到端推理性能对比。PDF 文档在单张 NVIDIA A100 GPU 上以 512 的 batch size 进行处理。报告的端到端运行时间包含 PDF 渲染和 Markdown 生成。所有方法均依赖其内置的 PDF 解析模块和默认 DPI 设置，以反映开箱即用的性能。 


## 5. 可视化

### 现实场景文档


#### 光照

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#### 倾斜

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#### 屏摄

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#### 扫描

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#### 弯曲/扭曲

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### 文本定位与识别


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### 印章识别


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