騰訊混元開源10億參數OCR模型HunyuanOCR，基於多模態架構，在多項任務中實現領先性能，支持多場景文字識別應用。
騰訊發佈1B參數開源模型HunyuanOCR，基於混元多模態架構，在OCR應用中達到SOTA水平。模型採用端到端設計，一次推理即可獲得最優結果，包含原生分辨率視頻編碼器、自適應視覺適配和輕量化混元語言三大核心組件。
騰訊混元開源10億參數OCR模型HunyuanOCR，採用端到端設計，集成視頻編碼器、視覺適配器和輕量化語言模型，在多項榜單獲SOTA成績，以體積小、部署便捷爲核心優勢，提供高效OCR解決方案。
10月16日，百度飛槳發佈視覺語言模型PaddleOCR-VL，以0.9B參數在權威評測OmniDocBench V1.5中獲92.56分，超越DeepSeek-OCR等主流模型登頂全球OCR榜單。截至10月21日，Huggingface趨勢榜前三均爲OCR模型，百度飛槳位列第一。
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這是一個基於原始DeepSeek-OCR模型的優化版本，專門支持在蘋果金屬性能著色器（MPS）和CPU上進行推理的OCR模型。它能夠從圖像中提取文本並轉換為結構化格式，支持多語言文檔識別。
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混元OCR是由混元原生多模態架構驅動的端到端OCR專家VLM模型，僅用10億參數的輕量級設計，在多個行業基準測試中取得最先進成績。該模型擅長處理複雜的多語言文檔解析，在文本定位、開放域信息提取、視頻字幕提取和圖片翻譯等實際應用場景中表現出色。
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NVIDIA Nemotron Parse v1.1 是一款先進的文檔解析模型，專門用於理解文檔語義並提取具有空間定位的文本和表格元素。它能夠將非結構化文檔轉換為機器可讀的結構化表示，克服了傳統OCR在處理複雜文檔佈局時的侷限性。
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Chandra是一款高精度的OCR模型，能夠將圖像和PDF轉換為結構化輸出，如Markdown、HTML和JSON，同時保留詳細的佈局信息。支持40多種語言，擅長處理複雜的文檔元素。
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LightOnOCR-1B-1025是基於圖像到文本的OCR模型，採用1B參數規模，經過imatrix量化優化，專門用於從圖像中提取和識別文本內容。
LightOnOCR-1B-1025的量化版本，專門用於圖像轉文本任務，在文檔理解、視覺語言處理等領域有廣泛應用。該模型支持多種歐洲語言，適用於OCR、PDF處理和表格識別等場景。
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DeepSeek-OCR-8bit是基於DeepSeek-OCR模型轉換的MLX格式版本，專門針對蘋果芯片優化的視覺語言模型，支持多語言OCR識別和圖像文本理解任務。
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該模型是基於DeepSeek-OCR轉換的MLX格式視覺語言模型，專門用於光學字符識別（OCR）任務，支持多語言文本識別和圖像理解
這是一個基於DeepSeek-OCR模型轉換的MLX格式模型，支持多語言圖像文本識別和文本生成功能，專門針對OCR任務優化。
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Nanonets-OCR2-1.5B-exp GGUF 是一款強大的圖像到markdown的OCR模型，能夠將文檔轉換為結構化的markdown格式，並進行智能內容識別和語義標記，支持多語言文檔處理。
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olmOCR-2-7B-1025是由AllenAI開發的高質量OCR視覺語言模型，專門用於處理文檔、圖像中的文字識別任務。本倉庫提供其GGUF量化版本，採用Q8_0量化方式，在減小模型大小的同時保持了出色的準確性。
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Impresso NER模型是一個專門用於歷史文檔處理的多語言命名實體識別模型。基於堆疊式Transformer架構，能夠識別數字化歷史文本中的細粒度和粗粒度實體類型，包括人名、頭銜、地點等。該模型針對歷史文檔中的OCR噪聲、拼寫變化和非標準語言用法進行了優化。
Nanonets-OCR2-3B GGUF模型是專為文檔處理設計的強大工具，能夠將各類文檔智能轉換為結構化的Markdown格式，具備OCR、圖像轉文本、PDF轉Markdown以及視覺問答等多種先進識別和處理能力。
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meiki.text.detect.v0.1是專門針對視頻遊戲和漫畫文本檢測的高精度、低延遲OCR模型，在日語相關內容上表現優異。該模型基於D-FINE檢測器架構，採用MobileNet v4 small作為骨幹網絡，提供兩種分辨率變體以適應不同應用場景。
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Chandra是一款先進的OCR模型，能夠從圖像和PDF中高精度提取文本並保留佈局信息。它支持Markdown、HTML和JSON格式輸出，在手寫體識別、表單重構、表格處理等方面表現出色，支持40多種語言。
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這是nanonets/Nanonets-OCR2-3B模型的量化版本，致力於讓知識為每個人所用。項目得到了Civo的支持，是一個專注於文本生成的OCR模型。
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DIMI阿拉伯語OCR v2是一款專門針對阿拉伯語文本識別優化的光學字符識別模型，基於Qwen2.5-VL-7B-Instruct微調開發，在變音符密集文本處理方面相比v1版本有顯著改進
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olmOCR-2-7B-1025的FP8量化版本，基於Qwen2.5-VL-7B-Instruct微調而來，專門用於處理數學方程、表格等複雜OCR場景的視覺語言模型。
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波斯語OCR是一個專門針對波斯語文本設計的光學字符識別深度學習模型，採用CNN+變壓器架構，在包含60萬張合成波斯語文本圖像的數據集上訓練，序列準確率達到96%。
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MonkeyOCR-pro-1.2B Vision GGUF 是一款高性能的視覺語言模型，專注於光學字符識別（OCR）和文檔分析。該模型採用GGUF格式，支持多語言處理，具備出色的OCR精度和推理速度，適用於各種文檔處理場景。
Nutrient DWS MCP Server是一個與Nutrient文檔Web服務處理器API集成的模型上下文協議服務器，為AI助手提供強大的PDF處理功能，包括數字簽名、文檔生成、編輯、OCR、水印、塗黑等操作。
Archive Agent 是一個智能文件索引工具，支持通過自然語言搜索和提問文件內容。它結合了AI搜索（RAG引擎）、自動OCR和MCP接口，能夠處理多種文件類型，包括文本、文檔、PDF和圖像。
TextIn MCP Server是一個文檔文本提取和OCR工具，支持從圖片、PDF和Word中識別文本、提取關鍵信息並轉換為Markdown格式。
一個提供計算機控制功能的MCP服務器，包括鼠標鍵盤控制、屏幕截圖、OCR文字識別等，支持跨平臺運行，無需外部依賴。
基於Florence-2的MCP圖像處理服務
基於Mistral AI的OCR服務，支持本地文件和URL的圖文識別
一個提供圖像識別功能的MCP服務器，支持Anthropic和OpenAI的視覺API，具備圖像描述、多格式支持、可配置主備服務商及OCR文本提取功能。
一個基於xAI Grok API的MCP服務器，提供AI圖像分析功能，支持URL和本地文件的圖像描述、元數據提取和OCR文字識別
基於RapidOCR的MCP服務器，提供便捷的OCR接口服務
MCP服務器提供網頁內容抓取功能，支持瀏覽器自動化、OCR和多方法內容提取，幫助LLM獲取並處理需要JavaScript渲染或防爬取的網頁內容。
手寫OCR的MCP服務端，提供文檔上傳、狀態檢查和文本獲取功能
一個提供計算機控制功能的MCP服務器，包括鼠標鍵盤控制、OCR識別、窗口管理等，基於PyAutoGUI和RapidOCR實現，無外部依賴。
手寫OCR的MCP服務端
一個提供屏幕截圖和OCR文本識別功能的MCP服務器
項目包含MCP和REST兩種API，MCP接口服務於Claude等客戶端，REST接口用於報表和自動化任務。當前功能包括郵箱搜索和OCR處理，下一步將實現PDF附件處理和結構化輸出。
Lizeur是一個基於MCP協議的PDF內容提取服務器，利用Mistral AI的OCR技術將PDF轉換為易讀的markdown文本，支持智能緩存和快速集成。
Paperless MCP是一個開源的現代化文檔管理系統，旨在為企業提供高效的數字文檔處理解決方案，包括存儲、組織、搜索和處理文檔，支持OCR、元數據提取和自動分類等功能，同時確保安全性和合規性。
Odoo MCP服務器提供對Odoo 18.0的高安全JSON-RPC訪問和OCR文檔解析的Extract API接口，支持模型查詢、記錄操作和文檔提取功能。
基於OpenAI視覺模型的OCR服務，集成Cursor IDE實現圖片文字自動提取與保存
手寫OCR的MCP服務端，實現與Handwriting OCR API的集成，支持上傳圖片/PDF文檔、檢查狀態和獲取OCR識別結果。
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