Документы и OCR2026
Jina AI · Германия
Разбор документов одной моделью: страница целиком превращается в Markdown — текст в правильном порядке чтения, таблицы и формулы в LaTeX. Построена на DeepSeek-OCR, активны только 0,6 млрд параметров из 3,4.
- Перевод сканов и PDF в Markdown
- Распознавание таблиц и формул
- Разбор счетов, актов и отчётов
- Размеры
- 3.4B-A0.6B
- Железо
- от: 1 видеокарта
Документы и OCR2026
TeleAI (China Telecom) · Китай
Новая лёгкая модель для разбора документов, на момент выхода лидер теста OmniDocBench v1.6. Хорошо справляется со снятыми на телефон и помятыми страницами. Языки в карточке — китайский, английский, японский.
- Распознавание счетов и накладных, снятых на телефон
- Распознавание таблиц и формул
- Перевод документов в Markdown для RAG
- Размеры
- около 1.2B
- Железо
- от: Ноутбук
Картинка + текстGGUF2024–2026
Alibaba (AIDC-AI) · Китай
Модели зрения от международного подразделения Alibaba с сильным чтением текста и таблиц. В линейке есть MoE Ovis2.6 и отдельные компактные OvisOCR для документов.
- Извлечение данных из счетов, договоров и накладных
- Распознавание таблиц
- Ответы на вопросы по фото и графикам
- Размеры
- 0.9B – 80B-A3B
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCRRUGGUF2025–2026
Tencent · Китай
Лёгкая OCR-модель Tencent: разбор документов, поиск текста на фото, извлечение полей и перевод текста с картинок. Версия 1.5 быстрее и запускается на обычном ПК.
- Извлечение полей из счетов и накладных
- Распознавание таблиц и формул
- Перевод текста на фотографиях и сканах
- Размеры
- 1B
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCRRU2024–2026
Datalab · США
Компактный набор OCR от авторов Marker и Chandra: распознавание текста, макет страницы, порядок чтения и таблицы. Surya OCR 2 (650M) работает и на процессоре, русский в замерах 88,8%.
- Распознавание сканов и PDF, в том числе на русском
- Разметка страницы: заголовки, таблицы, картинки, порядок чтения
- Распознавание таблиц по строкам и столбцам
- Размеры
- до 650M
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCR2026
Baidu · Китай
OCR-модель Baidu, развивающая идеи DeepSeek-OCR: разбирает многостраничные документы и PDF целиком за один проход и выдаёт размеченный текст. Заявлена как многоязычная, но список языков не опубликован.
- Перевод многостраничных PDF и сканов в текст и Markdown
- Распознавание договоров, счетов и отчётов
- Подготовка архивов документов к поиску и RAG
- Размеры
- 3.3B
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCRRU2022–2026
Baidu (PaddlePaddle) · Китай
Классические лёгкие модели PaddleOCR: поиск и распознавание строк текста плюс разметка страницы. Работают на процессоре и телефонах; есть отдельная модель для восточнославянских языков, включая русский.
- Распознавание текста на сканах, фото и экранах
- Чтение этикеток, табло, маркировки на производстве и складе
- Разметка страниц: таблицы, формулы, печати, заголовки
- Размеры
- от 1.5M до десятков миллионов параметров
- Железо
- от: Ноутбук
Картинка + текстOllama2024–2026
OpenBMB (ModelBest и Университет Цинхуа) · Китай
Компактные модели зрения, которые работают даже на телефоне и ноутбуке. Хорошо читают текст на фото, понимают видео; версия 4.6 весит всего 1.3B.
- Распознавание текста на фото прямо на устройстве
- Разбор чеков и документов без отправки в облако
- Описание фото и видео
- Размеры
- 1.3B – 8B
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCRRUGGUF2025–2026
Baidu (PaddlePaddle) · Китай
Компактная модель для разбора документов из популярного набора PaddleOCR. По карточке поддерживает 109 языков, в том числе русский; версия 1.6 лидирует на тесте OmniDocBench.
- Распознавание счетов, договоров и накладных, в том числе на русском
- Распознавание таблиц, формул, печатей
- Перевод сканов в Markdown и JSON
- Размеры
- 0.9B
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCRGGUF2025–2026
Shanghai AI Laboratory (OpenDataLab) · Китай
Популярный открытый инструмент перевода PDF в Markdown со своей небольшой моделью. MinerU2.5-Pro улучшили только за счёт данных, без роста размера. Языки в карточке — китайский и английский.
- Перевод PDF-отчётов и договоров в Markdown
- Распознавание таблиц и формул
- Подготовка документов для RAG и поиска
- Размеры
- 0.9B – 1.2B
- Железо
- от: Ноутбук
Картинка + текстOllama2025–2026
IBM · США
Компактные модели IBM для корпоративных документов: таблицы, графики, формы, пары «поле — значение». Карточка честно предупреждает, что лучше всего работает с английским.
- Извлечение полей из форм и счетов
- Перевод графиков и таблиц в данные
- Ответы на вопросы по документам
- Размеры
- 2B – 4B
- Железо
- от: Ноутбук
Разбор текстаOllama2024–2026
NuMind · Франция
Модели для извлечения данных по шаблону: даёте документ или скан и JSON-шаблон полей, получаете заполненный JSON. NuExtract3 (4B) заодно переводит сканы в Markdown.
- Извлечение реквизитов, сумм и дат из счетов и договоров в JSON
- Разбор чеков, накладных и анкет по заданному шаблону
- Перевод сканов в Markdown для поиска
- Размеры
- 0.5B – 8B
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCRRUGGUF2025–2026
rednote hilab (Xiaohongshu) · Китай
Многоязычная модель для разбора документов: текст, таблицы, формулы и порядок чтения за один проход. dots.mocr ещё переводит графики и схемы в векторный SVG.
- Распознавание счетов, договоров и накладных
- Перевод таблиц в редактируемый вид
- Перевод графиков и схем в векторный формат
- Размеры
- около 3B
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCRRUGGUF2025–2026
Datalab · США
Сильная OCR-модель от авторов Marker и Surya: рукописный текст, формы, таблицы. По карточке поддерживает 90+ языков, русский есть среди примеров.
- Распознавание счетов, договоров и накладных, в том числе на русском
- Распознавание рукописных форм и анкет
- Распознавание сложных таблиц
- Размеры
- 5B – 9B
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCRRUGGUF2026
Baidu (Qianfan) · Китай
Модель Baidu, которая не только распознаёт документ, но и отвечает на вопросы по нему. По карточке поддерживает 192 языка, включая кириллицу.
- Распознавание счетов, договоров и накладных, в том числе на русском
- Разметка страницы и распознавание таблиц
- Ответы на вопросы по документу
- Размеры
- 4B
- Железо
- от: Ноутбук
Картинка + текст2026
Sukhrob Nurali · не раскрыта
Дообученная Qwen3-VL-8B читает страницы резюме как картинки и возвращает запись из 23 полей в JSON. Автор прямо пишет: для автоматических решений по кандидатам модель не предназначена, решение принимает человек.
- Перенос резюме из PDF в карточку кандидата
- Заполнение базы кандидатов без ручного ввода
- Разбор резюме с разной вёрсткой и оформлением
- Размеры
- 8B, дообучение Qwen3-VL-8B-Instruct
- Железо
- от: 1 видеокарта
Документы и OCROllama2025–2026
DeepSeek · Китай
OCR-модель, которая сильно сжимает страницу в небольшое число визуальных токенов, поэтому быстро обрабатывает большие объёмы. Версия 2 лучше понимает порядок чтения.
- Массовое распознавание сканов счетов и договоров
- Распознавание таблиц
- Перевод PDF в Markdown для поиска и RAG
- Размеры
- около 3B
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCRRUOllama2026
Zhipu AI (Z.ai) · Китай
Лёгкая OCR-модель Zhipu для разбора документов. В карточке русский указан среди поддерживаемых языков; рассчитана на высокую нагрузку и слабое железо.
- Распознавание счетов, договоров и накладных, в том числе на русском
- Распознавание таблиц и формул
- Извлечение полей в JSON
- Размеры
- 0.9B
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCRGGUF2025–2026
LightOn · Франция
Французская OCR-модель на 1B, которая переводит страницу в текст за один проход и быстро работает на потоке. Языки в карточке — европейские, китайский и японский, русского нет.
- Распознавание счетов и договоров на европейских языках
- Распознавание таблиц
- Перевод PDF в текст для поиска и RAG
- Размеры
- 0.9B – 1B
- Железо
- от: Ноутбук
Картинка + текстOllama2023–2025
Alibaba (команда Qwen) · Китай
Одна из сильнейших открытых моделей зрения: читает документы, таблицы, графики, видео, работает с интерфейсами. С Qwen3.5 зрение встроено прямо в основную модель Qwen.
- Извлечение данных из сканов счетов и накладных
- Разбор фотографий товаров и витрин
- Анализ видео и записей с камер
- Размеры
- 2B – 235B-A22B
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCRGGUF2025
Ai2 (Allen Institute for AI) · США
Модель и набор инструментов для массового перевода PDF в чистый текст с сохранением порядка чтения, таблиц и формул. Рассчитана на обработку миллионов страниц.
- Массовая оцифровка архива PDF
- Распознавание договоров и отчётов в текст
- Подготовка документов для поиска и RAG
- Размеры
- 7B
- Железо
- от: 1 видеокарта
Документы и OCRRUGGUF2025
Nanonets · США / Индия
Модель для перевода документов в Markdown с таблицами, печатями, подписями, галочками и водяными знаками. В карточке OCR2 русский указан среди языков.
- Распознавание счетов, договоров и накладных, в том числе на русском
- Распознавание печатей, подписей и отметок
- Распознавание рукописного текста
- Размеры
- 1.5B – 3B
- Железо
- от: Ноутбук
Картинка + текстRU2025
Авито Тех · Россия
Русскоязычная модель Авито, которая понимает картинки: описывает фото, отвечает на вопросы по изображению, читает надписи. Основа Qwen2.5-VL, на русском быстрее исходной.
- Описание товара по фото на русском
- Проверка, что фото совпадает с описанием
- Чтение брендов и надписей на картинках
- Размеры
- 7.4B
- Железо
- от: 1 видеокарта
Документы и OCR2025
IBM и Hugging Face · США
Крошечные модели для открытого конвертера документов Docling: переводят страницу в разметку с таблицами, формулами и кодом. Работают на обычном ноутбуке.
- Перевод PDF и сканов в Markdown для поиска и RAG
- Распознавание таблиц из отчётов
- Разбор счетов и договоров на обычном ПК
- Размеры
- 256M – 258M
- Железо
- от: Ноутбук
Детекция подделок2022–2025
GRIP, University Federico II of Naples · Италия
Ищет следы монтажа и показывает картой, какие участки изображения выглядят изменёнными: подходит для сканов договоров, справок и фото документов. Ошибается в обе стороны — решение принимает человек.
- Проверка сканов справок и договоров на правку
- Подсветка изменённых участков фото для эксперта
- Отсев явно перерисованных документов до ручной проверки
- Размеры
- трансформерная модель с картой подозрительных областей
- Железо
- от: 1 видеокарта
Документы и OCR2024
StepFun · Китай
Одна из первых универсальных OCR-моделей нового поколения: текст, формулы, таблицы, ноты и схемы. Маленькая, работает на слабом железе, но уже уступает новинкам.
- Распознавание сканов счетов и договоров
- Перевод таблиц в редактируемый вид
- Распознавание формул и схем
- Размеры
- 580M
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCRНе развивается2024
Microsoft · США
Превращает скан страницы в размеченный текст с координатами блоков или в markdown. Удобна как первый шаг перед разбором резюме. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.
- Перевод сканов резюме в текст с сохранением структуры
- Подготовка документов к извлечению полей
- Оцифровка бумажных анкет
- Размеры
- около 1.4B
- Железо
- от: 1 видеокарта
Документы и OCRНе развивается2024
Microsoft · США
Одна модель на все задачи с документом: чтение, ответы на вопросы по странице, извлечение полей, классификация. В HR применяется для разбора резюме и приложенных сканов. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.
- Извлечение полей из резюме и приложений к нему
- Ответы на вопросы по содержимому документа
- Классификация входящих документов
- Размеры
- 742M
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCRНе развивается2022–2023
Microsoft · США
Небольшие модели, которые находят таблицы на страницах PDF и сканов и восстанавливают их структуру: строки, столбцы, заголовки. Текст внутри читает отдельный OCR.
- Поиск таблиц в отчётах, выписках и счетах
- Восстановление строк и столбцов для выгрузки в Excel
- Подготовка табличных данных для анализа и RAG
- Размеры
- 29M
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCRНе развивается2023
Meta · США
Ранняя модель, переводящая научные PDF в текст с формулами. Сегодня устарела, её обходят почти все современные OCR-модели.
- Перевод научных статей из PDF в текст с формулами
- Оцифровка технической документации
- Размеры
- 250M – 350M
- Железо
- от: Ноутбук
Картинка + текстНе развивается2023
Google · США
Читает документ или скриншот как картинку и отвечает структурой: текст, поля, ответы на вопросы. В HR её дообучают под резюме и анкеты. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.
- Извлечение данных из резюме и анкет в виде картинок
- Вопросы к содержимому скана
- Разбор таблиц и схем в документах
- Размеры
- 282M – 1.3B
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCRНе развивается2022
SCUT DLVC Lab, Южно-Китайский технологический университет · Китай
Лёгкая модель, которая учитывает и текст, и расположение блоков на странице: обучается на одном языке и переносится на другие. Подходит для разметки полей резюме и анкет. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.
- Разметка полей в резюме и анкетах
- Извлечение данных из форм и бланков
- Разбор документов на нескольких языках
- Размеры
- около 130M английская и около 280M многоязычная версия
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCRНе развивается2021–2022
Microsoft · США
Распознаёт одну строку текста, в том числе рукописного. Официальные веса только для английского, но модель часто дообучают под другие языки — есть русские версии от сообщества.
- Распознавание рукописных строк в анкетах и бланках
- Распознавание печатных строк после поиска текста на странице
- Основа для дообучения под свой почерк или шрифт
- Размеры
- 62M – 608M
- Железо
- от: Ноутбук
Разбор текстаНе развивается2020–2022
Microsoft · США
Классические модели понимания документов: учитывают текст, его расположение на странице и картинку. Их дообучают под извлечение полей из форм и чеков. Коммерчески свободна только первая версия.
- Извлечение полей из анкет, форм и чеков после дообучения
- Классификация типов документов
- Ответы на вопросы по отсканированной странице
- Размеры
- около 110M – 370M
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCRНе развивается2022
NAVER CLOVA · Южная Корея
Читает скан документа и сразу отдаёт заполненную структуру полей, без отдельного OCR. В HR её дообучают под разбор резюме и анкет. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.
- Извлечение полей из анкет и резюме
- Разбор сканов справок и дипломов
- Определение типа входящего документа
- Размеры
- около 200M
- Железо
- от: Ноутбук
Компьютерное зрениеНе развивается2022
Microsoft · США
По картинке определяет, что за документ перед ней: резюме, диплом, справка, договор. Помогает раскладывать пакеты файлов от кандидатов по типам. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.
- Сортировка входящих документов кандидатов по типам
- Проверка комплектности пакета документов
- Поиск нужного скана в архиве
- Размеры
- версии base и large
- Железо
- от: Ноутбук
