市面OCR软件小测

Graphite

最近在搞一点LLM的应用工作，前期主要是对PDF进行文字识别和信息抽取。前者靠OCR软件，后者靠LLM。

OCR部分，试用了OlmOCR、Tesseract OCR（及二次开发版OCRMyPDF）、商业PDF软件、Grobid、PDF2TXT等。

在这些模型当中，OlmOCR、是基于视觉大模型模型的，必须用显卡。Grobid可以CPU可以GPU，用GPU效果更好一点。商业PDF软件只用钱，效果因厂商而异。PDF2TXT是一个轻量的Python库，只适合抽取最简单的文档。

对相同的百篇文献的实测效果中，OlmOCR >>  Grobid GPU ~ 商业PDF软件中较好的那些 >=  Grobid CPU ~ Tesseract OCR ~ >> PDF2TXT ~ 商业PDF软件中较差的那些

追求最高质量优选OlmOCR（https://olmocr.allenai.org/，有个免费demo），是热乎的新开源项目(2025)。能够非常精准地抽取文字和表格，能够忠实地还原文本的顺序、结构，对于数学公式在大部分情况下也是准的。支持若干种语言（至少我试了中文、英文、日语、西班牙语、德语都没问题），效果最佳。但是OlmOCR在批量处理时极其吃显存和内存，我直接吃到了74G显存+100G内存。想稳健使用需要H800（租卡13.5元/小时），一个小时可以抽取数千至万页。



我不知道官方是怎么号称20G显存能跑的，可能做了参数量化+flash attention？不过不进去改模型调用代码是改不了的，外部命令行参数改了也并不能减少多少消耗。官方说成本是$1.9/万页，和我算着差不多。需要注意依赖库有10G，模型参数也有16G，从pip和huggingface拉取模型参数时需要代理优化，或者通过pip镜像/hf-mirror镜像。转出来是jsonl格式。

追求最高速度、本地使用，能够接受失败率，优选Grobid CPU版本。需要注意Grobid产生的是一种xml文件，后面需要自己（AI）写个python脚本转一下txt。我用它抽了大概2.5万篇论文，主体内容都还可以，参考文献和公式有时比较难绷，偶尔会因为分栏、小文本框出现位置错乱。总体而言95%的情况下能用，2-5%的文档比较失败的。优势在于部署非常方便（docker），消耗也少，笔记本四线程并发消耗16 G内存，一小时抽取数万页。而且自己带一个API服务。

商业软件非常一言难尽，好的其实确实不错，网页端点开即用，可以在线自己修改小错误、重切等。就是价格来到50-100元每万页，资料少、比较重要的话可以手操。烂的你很难想象，竟然跟PDF2TXT这个只有kb级的python库一个档次，甚至还不如，充斥着一个公式切成30行的窒息结果。结果这还要几刀一小时的云服务/容器。

ShiyuWang781

还有一个工具叫MinerU，可以直接把pdf转化为md，数学公式也可以识别，不仅支持cuda也支持mps，我感觉比较好用
https://github.com/opendatalab/MinerU