PROSTO24: Комплексный анализ OCR-моделей для рукописного русского языка

В условиях быстрого развития технологий оптического распознавания символов (OCR) выбор оптимального решения становится все более сложной задачей. На рынке представлены десятки комбинаций моделей и движков инференса, каждая из которых позиционируется как передовая. Среди них — популярные в техобзорах Tesseract, обсуждаемые на Хабре VLM, а также множество вариантов на Hugging Face, таких как PaddleOCR-VL, DeepSeek-OCR, Dots.OCR и Qwen2.5-VL.

Детальное тестирование моделей OCR

Для навигации в этом многообразии PROSTO24 провел всестороннее тестирование девяти различных OCR-моделей. Исследование было сфокусировано на их производительности при обработке рукописного русского языка, что является особенно актуальной и сложной задачей для многих систем распознавания. Тестирование проводилось на трех различных движках инференса: vLLM, SGLang и TGI, а также с использованием нативных HF Transformers, чтобы получить максимально объективную картину.

Результаты этого масштабного исследования были систематизированы в подробной таблице, которая позволяет определить, какая модель лучше всего подходит для конкретных задач. Этот анализ предоставляет ценные данные для специалистов и компаний, стремящихся выбрать наиболее эффективное OCR-решение для своих проектов в 2026 году и далее.

Ключевые выводы для выбора OCR

  • Разнообразие решений: Рынок предлагает множество моделей (Tesseract, VLM, PaddleOCR-VL, DeepSeek-OCR, Dots.OCR, Qwen2.5-VL) и движков инференса (vLLM, SGLang, TGI, Native HF Transformers).
  • Сложность рукописного текста: Распознавание рукописного русского языка остается одной из наиболее требовательных задач для OCR.
  • Систематизированные результаты: PROSTO24 предоставил таблицу, позволяющую сопоставить модели с конкретными задачами, основываясь на их производительности.