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PaddleOCR-VL

新上架第 1 版 · 更新于

概览

读取文档图像并返回其中的文字,是参数不到十亿的视觉语言模型。适合在自己的机器上用 PaddleOCR 解析中英文文档的人。

PaddleOCR-VL 是一款工具包,属于效率类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。

速览

你需要
  • 带 pip 的 Python
  • BF16 权重约 1.9 GB 磁盘空间,4-bit 约 479 MB(估算值)
  • PaddleOCR 库,这个模型就是为它准备的
用在
  • 你自己的电脑,用 Python 在 Windows、macOS 或 Linux 上运行
  • 基于 PaddleOCR 库搭建的程序
先运行
pip install -U huggingface_hub
hf download PaddlePaddle/PaddleOCR-VL

平台

Windows操作系统
macOS操作系统
Linux操作系统

关于

它是什么

PaddleOCR-VL 是 PaddlePaddle 推出的紧凑视觉语言模型,把文档图像转成文字。它有约 9.59 亿参数,基于 ERNIE-4.5-0.3B-Paddle。它的标题把自己描述为面向多语言文档解析的模型。

适合谁

需要从扫描件、页面照片和其他文档图像里取出文字,并且想在本地完成的人。

IndustryWho uses itHow they use itExample
办公行政人员把扫描的页面变成可编辑的文字把一叠纸质表格数字化
开发开发者通过 PaddleOCR 给应用加上文档阅读功能在文档工具里解析上传的页面
研究学生和研究人员从论文和书页里提取文字读取一章英文或中文的扫描件

如果你的文档本来就是数字文本,可以跳过它。

用在哪里

  • 你自己的电脑,用 Python 在 Windows、macOS 或 Linux 上运行
  • 基于 PaddleOCR 库搭建的程序
Use caseWhoWhat they get back
文档解析开发者从页面图像读出的文字
扫描件数字化办公团队来自扫描纸张的文字
双语文档学生来自英文和中文页面的文字

如何设置

  • 带 pip 的 Python
  • BF16 权重约 1.9 GB 磁盘空间,4-bit 约 479 MB(估算值)
  • PaddleOCR 库,这个模型就是为它准备的
  1. 安装 Hugging Face hub 工具。
  2. 下载模型文件。
  3. 按模型卡里的 PaddleOCR 步骤加载并运行它们。
pip install -U huggingface_hub
hf download PaddlePaddle/PaddleOCR-VL

如何使用

你给模型一张文档图像,它返回读到的文字。这里看到的模型卡部分没有给出运行命令,所以请查看完整的模型卡,了解具体的调用方式。

示例

你把它指向一份报告的扫描页。它读取这一页,把文字交还给你,你可以再搜索或编辑。

新手与专家

如果你是新手,先用一张清晰的扫描件试试,并用眼睛对照输出和原页。这个模型很小,普通电脑就能放得下。

如果你是专家,这是一个 959M 参数的视觉语言模型,建立在 0.3B 的 ERNIE 基础之上。这个规模是用一点识别精度换低内存占用和快速启动,适合批量处理文档。

  1. 你载入一张页面图像
  2. 视觉部分读取版面
  3. 语言部分写出文字
  4. 你得到这一页的文字

注意事项

Hugging Face 记录列出的语言是英文和中文。

  • License: Apache 2.0,与 Hugging Face 记录一致。
  • Cost to run: 下载的副本没有提到需要 API 密钥或账号。你需要自备电脑。
  • Data it reaches: 下载会访问 Hugging Face。这里的模型卡没有说明它会自己访问你的文件或网络。
  • Not for: 这里的模型卡没有列出禁止的用途。它面向文档阅读,不是用来聊天的。

README 和文件

README

PaddleOCR-VL

读取文档图像并返回其中的文字,是参数不到十亿的视觉语言模型。适合在自己的机器上用 PaddleOCR 解析中英文文档的人。

由 PaddlePaddle 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的,模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么:PaddleOCR-VL 是 PaddlePaddle 推出的紧凑视觉语言模型,把文档图像转成文字。它有约 9.59 亿参数,基于 ERNIE-4.5-0.3B-Paddle。它的标题把自己描述为面向多语言文档解析的模型。

适合谁:需要从扫描件、页面照片和其他文档图像里取出文字,并且想在本地完成的人。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
办公 | 行政人员 | 把扫描的页面变成可编辑的文字 | 把一叠纸质表格数字化
开发 | 开发者 | 通过 PaddleOCR 给应用加上文档阅读功能 | 在文档工具里解析上传的页面
研究 | 学生和研究人员 | 从论文和书页里提取文字 | 读取一章英文或中文的扫描件

如果你的文档本来就是数字文本,可以跳过它。

用在哪里:

  • 你自己的电脑,用 Python 在 Windows、macOS 或 Linux 上运行
  • 基于 PaddleOCR 库搭建的程序
Use case | Who | What they get back
文档解析 | 开发者 | 从页面图像读出的文字
扫描件数字化 | 办公团队 | 来自扫描纸张的文字
双语文档 | 学生 | 来自英文和中文页面的文字

如何设置:

  • 带 pip 的 Python
  • BF16 权重约 1.9 GB 磁盘空间,4-bit 约 479 MB(估算值)
  • PaddleOCR 库,这个模型就是为它准备的
  1. 安装 Hugging Face hub 工具。
  2. 下载模型文件。
  3. 按模型卡里的 PaddleOCR 步骤加载并运行它们。
pip install -U huggingface_hub
hf download PaddlePaddle/PaddleOCR-VL

如何使用:你给模型一张文档图像,它返回读到的文字。这里看到的模型卡部分没有给出运行命令,所以请查看完整的模型卡,了解具体的调用方式。

示例:你把它指向一份报告的扫描页。它读取这一页,把文字交还给你,你可以再搜索或编辑。

新手与专家:如果你是新手,先用一张清晰的扫描件试试,并用眼睛对照输出和原页。这个模型很小,普通电脑就能放得下。

如果你是专家,这是一个 959M 参数的视觉语言模型,建立在 0.3B 的 ERNIE 基础之上。这个规模是用一点识别精度换低内存占用和快速启动,适合批量处理文档。

你载入一张页面图像
视觉部分读取版面
语言部分写出文字
你得到这一页的文字

注意事项:Hugging Face 记录列出的语言是英文和中文。

  • License: Apache 2.0,与 Hugging Face 记录一致。
  • Cost to run: 下载的副本没有提到需要 API 密钥或账号。你需要自备电脑。
  • Data it reaches: 下载会访问 Hugging Face。这里的模型卡没有说明它会自己访问你的文件或网络。
  • Not for: 这里的模型卡没有列出禁止的用途。它面向文档阅读,不是用来聊天的。

Hugging Face 上的数据(2026年11月13日)

  • 任务:image text to text
  • 框架:PaddleOCR
  • 参数量:959M
  • Weights: about 1.9 GB in BF16; about 479 MB at 4-bit (estimate)
  • Formats: Safetensors
  • 最近 30 天下载:12,780
  • 点赞:1,685
  • 许可证:apache-2.0
  • 语言:en, zh
  • 基于:baidu/ERNIE-4.5-0.3B-Paddle
  • Quantized versions: 9
  • Fine-tunes: 7
  • 标签:paddleocr, safetensors, paddleocr_vl, ernie4.5, paddlepaddle, image-to-text, document-parse, layout, table, formula, chart, image-text-to-text

链接

  • 模型:https://huggingface.co/PaddlePaddle/PaddleOCR-VL
  • 文件:https://huggingface.co/PaddlePaddle/PaddleOCR-VL/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件:

pip install -U huggingface_hub
hf download PaddlePaddle/PaddleOCR-VL

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。

文件
README.md  4 KB

1 个文件,共 4 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-13

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数据为 Mindket 在 2026-11-12 至 2026-11-13 期间读取的数值。

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大家怎么说

Hacker News、Bluesky、X、Reddit、Facebook 和 YouTube 上提到这个项目的帖子和评论,来自每周一次的搜索和 Trendshift。它们不是 Mindket 写的,也未经核实,点开即可在原帖处阅读。

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