OvisOCR3：0.8B 开放权重 OCR 模型支持跨页表格
AI 总结
据 r/LocalLLaMA 的一则帖子，OvisOCR3 已发布，是基于 Qwen3.5-0.8B 的 0.8B OCR 模型，以 Apache 2.0 许可开放并提供 vLLM 推理示例。相比 OvisOCR2 的 Markdown 解析，帖文称其新增带边界框、元素类别与内容的结构化 JSON 输出以及纯版面模式，支持按指定字段或给定 JSON 模板做关键信息抽取，可为流程图生成图像描述与 Mermaid 输出，并能跨页重建表格——先解析各页，再用同一模型合并相邻页的表格片段。帖文援引模型卡数据称其在 OmniDocBench v1.6 上为 96.74、MDPBench 上为 88.80、PureDocBench 上为 82.31，其中相对 OvisOCR2 提升最大的是 MDPBench（69.00 升至 88.80）与 PureDocBench（75.10 升至 82.31）；发帖者也说明这些是团队自报数据而非独立测评，并追问在杂乱扫描件和超长财务表格上结构是否稳定。
深度见解
这个小型开放权重文档模型集边界框、关键信息抽取与跨页表格合并于一身，瞄准的是 OCR 质量直接影响下游自动化的文档处理流程，但其基准成绩为厂商自报、尚未经独立验证。
| OvisOCR3 is out, still based on Qwen3.5-0.8B and available under Apache 2.0, with vLLM inference examples. Compared with OvisOCR2’s Markdown parsing, it adds a few useful options: OvisOCR3 results The model card reports 96.74 on OmniDocBench v1.6, 88.80 on MDPBench, and 82.31 on PureDocBench. The bigger reported gains over OvisOCR2 are on MDPBench (69.00 → 88.80) and PureDocBench (75.10 → 82.31). The bounding-box output and cross-page tables seem particularly useful for document workflows. These are the team’s reported numbers, though; I’d be interested in how well the structure holds up on messy scans and long financial tables. Has anyone tried it locally or compared it with GLM-OCR, PaddleOCR-VL, or MinerU? Curious about VRAM usage and processing speed too. HF model card：https://huggingface.co/ATH-MaaS/OvisOCR3 submitted by /u/Sad_External6106 [link] [comments] |
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