Como escolher OCR em 2026: testamos nove modelos em três engines de inferência em russo manuscrito
PaddleOCR (Baidu)
DeepSeek
Neste artigo, compilamos uma comparação de nove modelos de OCR em três engines de inferência para reconhecimento de texto russo manuscrito. Apresentamos uma tabela com resultados e recomendações para escolher o modelo adequado à sua tarefa.
Para usuários que precisam de OCR, há várias opções disponíveis, desde o clássico Tesseract até VLMs modernos, como PaddleOCR-VL, DeepSeek-OCR, Dots.OCR e Qwen2.5-VL. Para inferência, é possível usar vLLM, SGLang, TGI ou Native HF Transformers. Os autores testaram nove modelos em três mecanismos de inferência em texto manuscrito em russo e compilaram uma tabela mostrando qual modelo é mais adequado para cada tarefa específica. O artigo convida o leitor a consultar a tabela e a história de sua criação.
Fonte: Habr — хаб ИИ —
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