Подборка Топ моделей для OCR и парсинга документов в 2025

Подборка Топ моделей для OCR и парсинга документов в 2025

Небольшая коллекция специализированных моделей и тулкитов, которые не просто «читают» текст, а аккуратно вытаскивают структуру: таблицы, заголовки, формы, сложную вёрстку. Подходит для задач от быстрого PDF→Markdown до извлечения данных из инвойсов и договоров.

1️⃣ Mathpix PDF to Markdown Онлайн‑сервис и API: загружаешь PDF или скан, на выходе получаешь аккуратный Markdown с формулами в виде LaTeX, таблицами и сохранённой структурой научных статей и отчётов.​

2️⃣ DeepSeek OCR Vision‑Language‑система с агрессивной компрессией визуальных токенов: экономит контекст и при этом сохраняет структуру документа, таблицы и формулы; уверенно работает с многоязычными PDF и кодом внутри скриншотов.​

3️⃣ GOT‑OCR 2.0 Унифицированная end‑to‑end модель для OCR‑2.0, которая умеет сразу выдавать HTML/Markdown со схемой страницы, включая таблицы, формулы и подписи; отлично заходит для веб‑рендеринга сканов и витрины документов.​

4️⃣OCRFlux Лёгкий, но мощный PDF→Markdown‑тулкит, который хорошо держит сложную многостраничную вёрстку, кросс‑страничные таблицы и слияние блоков; часто показывает более чистый Markdown, чем классические OCR‑движки.​

5️⃣ Nanonets‑OCR‑s VLM‑модель, которая сразу выдаёт «богатый» Markdown с разметкой и семантикой, что удобно для финансовых и юридических документов, где потом нужно делать RAG или автозаполнение CRM‑полей.​

6️⃣ Granite‑docling‑258M Компактная VLM‑модель (≈258M параметров) из стека IBM Docling, заточенная под структурирование документов на локальных машинах и серверах без GPU. Хорошо вытаскивает иерархию заголовков, таблицы и текст для последующей подачи в LLM.​

7️⃣ Dots.ocr Компактная модель для документного OCR, показывающая низкий edit‑distance на сложных макетах и хорошо справляющаяся с формулами, подписями и мелким текстом. Подходит, если нужен баланс между качеством и ресурсами.​

Сохраняйте, это точно пригодится не раз в работе.

#подборкиотКМ