大家好，我是 Ai 學(xué)習(xí)的老章

大模型 OCR 的黃金時代來了，小紅書 dots.ocr-3b、deepseek-ocr-3b、阿里 qwen3-vl-2b、百度 paddleocr-vl-0.9B......

模型越做越小，精度越來越高

剛剛，OCR 領(lǐng)域迎來新選手，騰訊的文檔理解模型——混元 OCR 開源了

端到端訓(xùn)推一體：不同于其他開源的 OCR 專家模型或系統(tǒng)，HunyuanOCR 模型的訓(xùn)練和推理均采用全端到端范式。通過規(guī)�；母哔|(zhì)量應(yīng)用導(dǎo)向數(shù)據(jù)，結(jié)合在線強(qiáng)化學(xué)習(xí)，模型表現(xiàn)出了非常穩(wěn)健的端到端推理能力，有效規(guī)避了級聯(lián)方案常見的相關(guān)誤差累積問題

• 
  

  在文檔解析、視覺問答和翻譯方面達(dá)到 SOTA

• 1B 參數(shù)，端到端運(yùn)行，大幅降低了部署成本

一個很離譜的成績是 HunyuanOCR 僅使用 1B 參數(shù)量，在拍照翻譯任務(wù)上取得了與 Qwen3-VL-235B 相當(dāng)?shù)男Ч?/p>

它可以處理街道視圖、手寫體、藝術(shù)文本的文字識別，復(fù)雜文檔處理（HTML/LaTeX 中的表格/公式），視頻字幕提取，以及端到端的照片翻譯（支持 14 種語言）

放幾個高清的案例

最后這個案例，后面做論文翻譯，又有新玩法了

官方提供了不同任務(wù)下的提示詞模板

任務(wù)提示詞

檢測與識別

檢測并識別圖片中的文字，將文本坐標(biāo)格式化輸出

解析

? 識別圖片中的公式，用 LaTeX 格式表示
? 把圖中的表格解析為 HTML
? 解析圖中的圖表，對于流程圖使用 Mermaid 格式表示，其他圖表使用 Markdown 格式表示。
? 提取文檔圖片中正文的所有信息用 markdown 格式表示，其中頁眉、頁腳部分忽略，表格用 html 格式表達(dá)，文檔中公式用 latex 格式表示，按照閱讀順序組織進(jìn)行解析

信息抽取

? 輸出 Key 的值
? 提取圖片中的：['key1','key2', ...] 的字段內(nèi)容，并按照 JSON 格式返回
? 提取圖片中的字幕

翻譯

先提取文字，再將文字內(nèi)容翻譯為英文。若是文檔，則其中頁眉、頁腳忽略。公式用 latex 格式表示，表格用 html 格式表示

在線體驗

https://huggingface.co/spaces/tencent/HunyuanOCR

我試了一下，拍照圖片 + 雙排顯示 + 公式、圖表情況下，識別的蠻精準(zhǔn)的

看前端樣式是用 Gradio 實現(xiàn)的，如果模型本地化部署了的話，可以直接把代碼 copy 下來，python 運(yùn)行就能在本機(jī)實現(xiàn)這個應(yīng)用了

代碼：https://huggingface.co/spaces/tencent/HunyuanOCR/blob/main/app.py

功能上挺齊全的：多場景文字檢測與識別、多粒度文檔解析、卡證票據(jù)識別和結(jié)構(gòu)化輸出、視覺問答、跨語言翻譯

本地部署

模型文件只有 2GB，比 DeepSeek-OCR 的 6.7GB 小太多了

不過我看 HunyuanOCR@GitHub 的 README 中寫需要 GPU 顯存是 80GB，有點(diǎn)離譜啊

它會不會把顯存和硬盤容量搞反了?

國內(nèi)鏡像：https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-OCR

https://huggingface.co/tencent/HunyuanOCR

官方建議 vLLM 部署模型以獲取更好的推理性能和精度，因為 Transformers 相比 vLLM 框架存在一定的性能下滑

但是目前只能安裝 vLLM nightly 了，穩(wěn)定版的 vLLM 要支持 HunyuanOCR 估計需要 v0.11.3 了

pip install vllm --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/nightly

在線推理

vllm serve tencent/HunyuanOCR \
    --no-enable-prefix-caching \
    --mm-processor-cache-gb 0

OpenAI API 接口調(diào)用

from openai import OpenAI

 client = OpenAI(
    api_key="EMPTY",
    base_url="http://localhost:8000/v1",
    timeout=3600
)

 messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image_url",
                "image_url": {
                    "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/chat-ui/tools-dark.png"
                }
            },
            {
                "type": "text",
                "text": (
                    "Extract all information from the main body of the document image "
                    "and represent it in markdown format, ignoring headers and footers."
                    "Tables should be expressed in HTML format, formulas in the document "
                    "should be represented using LaTeX format, and the parsing should be "
                    "organized according to the reading order."
                )
            }
        ]
    }
]

 response = client.chat.completions.create(
    model="tencent/HunyuanOCR",
    messages=messages,
    temperature=0.0,
)
print(f"Generated text: {response.choices[0].message.content}")

我實測的話，模型已下載，準(zhǔn)備等 vLLM:v0.11.3 出來之后了

參考：
官方簡介：https://hunyuan.tencent.com/vision/zh?tabIndex=0
HunyuanOCR 項目 README：https://huggingface.co/tencent/HunyuanOCR
vLLM 官方文檔：https://docs.vllm.ai/projects/recipes/en/latest/Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR.html