📄 开源 OCR 全面起飞！这篇指南带你用开源模型打造高性价比、隐私友好的文档 AI：看清模型能力、何时微调/开箱即用、如何评测选型，以及如何把 OCR 升级为检索与问答。🚀

要点速览：
能力与格式：识别印刷体/手写/公式/化学式，解析表格/图表/图片与位置锚点；输出 DocTags/HTML/Markdown/JSON。做数字化复刻选 DocTags/HTML，做 LLM 问答选 Markdown，做程序处理偏 JSON。
模型生态：OlmOCR、PaddleOCR-VL、Nanonets-OCR2、DeepSeek-OCR、Granite-Docling、dots.ocr 等各有强项与多语言覆盖。
评测与成本：结合 OmniDocBenchmark、OlmOCR-Bench、CC-OCR 与自建小集评测；配合 vLLM/SGLang/Transformers/MLX，本地量化或托管部署，批处理上万页更省钱。
超越 OCR：用视觉文档检索（单向量/多向量）与 VLM 文档问答，避免纯文本重排丢语境。🔎

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