Как выбрать OCR в 2026-м: тестируем девять моделей на трех движках инференса на рукописном русском
В статье сравниваются девять OCR-моделей на трех движках инференса для распознавания рукописного русского текста. Авторы представляют таблицу с результатами и рекомендациями по выбору модели в зависимости от задачи.
Пользователю, нуждающемуся в OCR, предлагается множество вариантов: от классического Tesseract до современных VLM, таких как PaddleOCR-VL, DeepSeek-OCR, Dots.OCR и Qwen2.5-VL. Для инференса можно использовать vLLM, SGLang, TGI или Native HF Transformers. Авторы протестировали девять моделей на трех движках инференса на рукописном русском тексте и составили таблицу, показывающую, какая модель
Показать ещё ↓
Источник: Habr — хаб ИИ —
оригинал