Comment choisir un OCR en 2026 : test de neuf modèles sur trois moteurs d'inférence pour le russe manuscrit
PaddleOCR (Baidu)
DeepSeek
L'article compare neuf modèles OCR sur trois moteurs d'inférence pour la reconnaissance de texte russe manuscrit. Les auteurs présentent un tableau de résultats et des recommandations pour choisir le modèle en fonction de la tâche.
Pour les utilisateurs ayant besoin d'OCR, de nombreuses options s'offrent à eux : du classique Tesseract aux VLM modernes tels que PaddleOCR-VL, DeepSeek-OCR, Dots.OCR et Qwen2.5-VL. Pour l'inférence, on peut utiliser vLLM, SGLang, TGI ou Native HF Transformers. Les auteurs ont testé neuf modèles sur trois moteurs d'inférence sur du texte manuscrit russe et ont établi un tableau montrant quel modèle convient le mieux à une tâche spécifique. L'article invite le lecteur à consulter le tableau et l'histoire de sa création.
Source: Habr — хаб ИИ —
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