近日，百度正式发布 PaddleOCR-VL-1.6。作为文心衍生模型，PaddleOCR-VL-1.6 在 OmniDocBench v1.6 权威评测中准确率突破 96.3%，在 Real5-OmniDocBench、OmniDocBench v1.5 上也取得了最领先的分数，刷新业界 SOTA，在复杂文档理解和真实场景解析能力方面进一步突破。

在 OmniDocBench v1.6 上，PaddleOCR-VL-1.6 在多项能力中实现 SOTA



官方结果显示，在权威评测集 OmniDocBench v1.6 上，PaddleOCR-VL-1.6 总指标达到 96.33%，超越 Gemini-3-Pro、GPT-5.2、MinerU-2.5-Pro、GLM-OCR 等，领跑全球通用大模型和专用 OCR 模型；在面向真实复杂场景构建的 Real5-OmniDocBench 评测中，PaddleOCR-VL-1.6 总指标达到 93.19%，较 Gemini-3-Pro 提升近 4 个百分点，在扫描件、弯折文档、屏幕拍照、光照变化及倾斜文档等五大真实场景下均保持领先表现。



测试结果显示，PaddleOCR-VL-1.6 在文本、公式、表格等核心识别能力上全面领先当前主流开源及闭源方案，在表格、古籍、生僻字识别等复杂场景能力显著提升，在印章、Spotting、图表识别等多项关键能力同步增强，可更好满足文档数字化的需求。



据了解，PaddleOCR 基于文心大模型训练而来，是文心大模型多模态能力的重要部分，支持超 100 种语言识别，用户覆盖 170 多个国家和地区。此次发布的 PaddleOCR-VL-1.6 在 PaddleOCR-VL-1.5 基础上进一步升级，通过模型驱动的数据构建机制和渐进式训练优化，在保持 0.9B 轻量化架构的情况下，模型准确率和复杂场景适应能力进一步提升。由于两代模型模型结构一致，开发者和企业用户无需进行额外适配，即可平滑迁移。



近年来，PaddleOCR 持续推进文档理解能力升级，先后推出 PaddleOCR-VL、PaddleOCR-VL-1.5 等多款模型。其中，PaddleOCR-VL-1.5 创新支持异形框定位，在真实文档场景中展现出较强解析能力。此前，PaddleOCR GitHub Star 数已突破 79.2K，超过谷歌开源 OCR 项目 Tesseract OCR，成为全球最受开发者欢迎的开源 OCR 项目之一。



目前，PaddleOCR-VL-1.6 已上线 PaddleOCR 官网，支持网页端和 API 调用。同时，模型代码及权重已同步开源至 GitHub 和 Hugging Face，面向全球开发者开放使用。



· PaddleOCR 官网：paddleocr.com

· Github：github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

· HuggingFace：huggingface.co/PaddlePaddle/PaddleOCR-VL-1.6