腾讯混元开源10亿参数OCR模型HunyuanOCR，基于多模态架构，在多项任务中实现领先性能，支持多场景文字识别应用。
腾讯发布1B参数开源模型HunyuanOCR，基于混元多模态架构，在OCR应用中达到SOTA水平。模型采用端到端设计，一次推理即可获得最优结果，包含原生分辨率视频编码器、自适应视觉适配和轻量化混元语言三大核心组件。
腾讯混元开源10亿参数OCR模型HunyuanOCR，采用端到端设计，集成视频编码器、视觉适配器和轻量化语言模型，在多项榜单获SOTA成绩，以体积小、部署便捷为核心优势，提供高效OCR解决方案。
10月16日，百度飞桨发布视觉语言模型PaddleOCR-VL，以0.9B参数在权威评测OmniDocBench V1.5中获92.56分，超越DeepSeek-OCR等主流模型登顶全球OCR榜单。截至10月21日，Huggingface趋势榜前三均为OCR模型，百度飞桨位列第一。
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这是一个基于原始DeepSeek-OCR模型的优化版本，专门支持在苹果金属性能着色器（MPS）和CPU上进行推理的OCR模型。它能够从图像中提取文本并转换为结构化格式，支持多语言文档识别。
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混元OCR是由混元原生多模态架构驱动的端到端OCR专家VLM模型，仅用10亿参数的轻量级设计，在多个行业基准测试中取得最先进成绩。该模型擅长处理复杂的多语言文档解析，在文本定位、开放域信息提取、视频字幕提取和图片翻译等实际应用场景中表现出色。
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NVIDIA Nemotron Parse v1.1 是一款先进的文档解析模型，专门用于理解文档语义并提取具有空间定位的文本和表格元素。它能够将非结构化文档转换为机器可读的结构化表示，克服了传统OCR在处理复杂文档布局时的局限性。
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Chandra是一款高精度的OCR模型，能够将图像和PDF转换为结构化输出，如Markdown、HTML和JSON，同时保留详细的布局信息。支持40多种语言，擅长处理复杂的文档元素。
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LightOnOCR-1B-1025是基于图像到文本的OCR模型，采用1B参数规模，经过imatrix量化优化，专门用于从图像中提取和识别文本内容。
LightOnOCR-1B-1025的量化版本，专门用于图像转文本任务，在文档理解、视觉语言处理等领域有广泛应用。该模型支持多种欧洲语言，适用于OCR、PDF处理和表格识别等场景。
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DeepSeek-OCR-8bit是基于DeepSeek-OCR模型转换的MLX格式版本，专门针对苹果芯片优化的视觉语言模型，支持多语言OCR识别和图像文本理解任务。
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该模型是基于DeepSeek-OCR转换的MLX格式视觉语言模型，专门用于光学字符识别（OCR）任务，支持多语言文本识别和图像理解
这是一个基于DeepSeek-OCR模型转换的MLX格式模型，支持多语言图像文本识别和文本生成功能，专门针对OCR任务优化。
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Nanonets-OCR2-1.5B-exp GGUF 是一款强大的图像到markdown的OCR模型，能够将文档转换为结构化的markdown格式，并进行智能内容识别和语义标记，支持多语言文档处理。
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olmOCR-2-7B-1025是由AllenAI开发的高质量OCR视觉语言模型，专门用于处理文档、图像中的文字识别任务。本仓库提供其GGUF量化版本，采用Q8_0量化方式，在减小模型大小的同时保持了出色的准确性。
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Impresso NER模型是一个专门用于历史文档处理的多语言命名实体识别模型。基于堆叠式Transformer架构，能够识别数字化历史文本中的细粒度和粗粒度实体类型，包括人名、头衔、地点等。该模型针对历史文档中的OCR噪声、拼写变化和非标准语言用法进行了优化。
Nanonets-OCR2-3B GGUF模型是专为文档处理设计的强大工具，能够将各类文档智能转换为结构化的Markdown格式，具备OCR、图像转文本、PDF转Markdown以及视觉问答等多种先进识别和处理能力。
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meiki.text.detect.v0.1是专门针对视频游戏和漫画文本检测的高精度、低延迟OCR模型，在日语相关内容上表现优异。该模型基于D-FINE检测器架构，采用MobileNet v4 small作为骨干网络，提供两种分辨率变体以适应不同应用场景。
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Chandra是一款先进的OCR模型，能够从图像和PDF中高精度提取文本并保留布局信息。它支持Markdown、HTML和JSON格式输出，在手写体识别、表单重构、表格处理等方面表现出色，支持40多种语言。
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这是nanonets/Nanonets-OCR2-3B模型的量化版本，致力于让知识为每个人所用。项目得到了Civo的支持，是一个专注于文本生成的OCR模型。
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DIMI阿拉伯语OCR v2是一款专门针对阿拉伯语文本识别优化的光学字符识别模型，基于Qwen2.5-VL-7B-Instruct微调开发，在变音符密集文本处理方面相比v1版本有显著改进
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olmOCR-2-7B-1025的FP8量化版本，基于Qwen2.5-VL-7B-Instruct微调而来，专门用于处理数学方程、表格等复杂OCR场景的视觉语言模型。
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波斯语OCR是一个专门针对波斯语文本设计的光学字符识别深度学习模型，采用CNN+变压器架构，在包含60万张合成波斯语文本图像的数据集上训练，序列准确率达到96%。
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MonkeyOCR-pro-1.2B Vision GGUF 是一款高性能的视觉语言模型，专注于光学字符识别（OCR）和文档分析。该模型采用GGUF格式，支持多语言处理，具备出色的OCR精度和推理速度，适用于各种文档处理场景。
一个基于xAI Grok API的MCP服务器，提供AI图像分析功能，支持URL和本地文件的图像描述、元数据提取和OCR文字识别
手写OCR的MCP服务端
手写OCR的MCP服务端，提供文档上传、状态检查和文本获取功能
一个提供屏幕截图和OCR文本识别功能的MCP服务器
基于RapidOCR的MCP服务器，提供便捷的OCR接口服务
基于Florence-2的MCP图像处理服务
一个提供图像识别功能的MCP服务器，支持Anthropic和OpenAI的视觉API，具备图像描述、多格式支持、可配置主备服务商及OCR文本提取功能。
MCP服务器提供网页内容抓取功能，支持浏览器自动化、OCR和多方法内容提取，帮助LLM获取并处理需要JavaScript渲染或防爬取的网页内容。
TextIn MCP Server是一个文档文本提取和OCR工具，支持从图片、PDF和Word中识别文本、提取关键信息并转换为Markdown格式。
一个提供计算机控制功能的MCP服务器，包括鼠标键盘控制、OCR识别、窗口管理等，基于PyAutoGUI和RapidOCR实现，无外部依赖。
Archive Agent 是一个智能文件索引工具，支持通过自然语言搜索和提问文件内容。它结合了AI搜索（RAG引擎）、自动OCR和MCP接口，能够处理多种文件类型，包括文本、文档、PDF和图像。
Nutrient DWS MCP Server是一个与Nutrient文档Web服务处理器API集成的模型上下文协议服务器，为AI助手提供强大的PDF处理功能，包括数字签名、文档生成、编辑、OCR、水印、涂黑等操作。
一个提供计算机控制功能的MCP服务器，包括鼠标键盘控制、屏幕截图、OCR文字识别等，支持跨平台运行，无需外部依赖。
基于Mistral AI的OCR服务，支持本地文件和URL的图文识别
基于OpenAI视觉模型的OCR服务，集成Cursor IDE实现图片文字自动提取与保存
fileAI MCP服务器提供端到端的文件处理解决方案，包括OCR、文档分类和结构化数据提取，支持AI模型集成和异步处理。
手写OCR的MCP服务端，实现与Handwriting OCR API的集成，支持上传图片/PDF文档、检查状态和获取OCR识别结果。
Lizeur是一个基于MCP协议的PDF内容提取服务器，利用Mistral AI的OCR技术将PDF转换为易读的markdown文本，支持智能缓存和快速集成。
Paperless MCP是一个开源的现代化文档管理系统，旨在为企业提供高效的数字文档处理解决方案，包括存储、组织、搜索和处理文档，支持OCR、元数据提取和自动分类等功能，同时确保安全性和合规性。
项目包含MCP和REST两种API，MCP接口服务于Claude等客户端，REST接口用于报表和自动化任务。当前功能包括邮箱搜索和OCR处理，下一步将实现PDF附件处理和结构化输出。
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