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售后服务上门服务电话，智能分配单据：百度文心发布 PaddleOCR-VL-1.6：准确率突破 96.33%，刷新文档解析 SOTA

　　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96.33%，在 Real5-OmniDocBench、OmniDocBench v1.5上也取得了最领先的分数，综合性能全球第一，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

　　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，综合性能全球第一，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。

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工作人员展示“手撕钢”。

讲述人山西太钢不锈钢精密带钢有限公司首席精密箔材工艺工程师廖席

眼前这张像铝箔纸一样的钢材就是世界上最薄的钢，厚度只有0.015毫米，连一张A4纸五分之一的厚度都不到，不久前，刚刚实现了全面化量产，日产量可以达到3吨左右。这种“手撕钢”工艺在太钢2018年首次研发成功前，属于被国外“卡脖子”的技术。从无到有直到如今更薄的0.015毫米产品实现量产，做到全行业最薄最宽，我们实现了飞跃。

“手撕钢”的制作过程就像擀面一样，一台轧机内有20个轧辊，就像是20名师傅同时擀一张面皮，极其考验合作能力。谁先“擀”、谁后“擀”、“擀”得宽还是薄、用多大的力都需要这20名“师傅”同时精准把控。力度不够就无法“擀”薄，力度太大又会破坏“面皮”表面。不仅如此，它对于“面”的纯净度要求也极为苛刻，只有保证“面粉”的颗粒径降到1微米以下才能确保“擀”出来的钢不会出现穿孔、破裂。经过不断努力，我们的产品产量如今增加了五六倍，成本降了30%左右。

这种绕指柔的“手撕钢”不仅可以扩大电池容量，还可以延长许多设备的使用寿命。比如折叠屏最开始没有应用“手撕钢”时，其折叠使用寿命大概只有四五万次，加了“手撕钢”衬底之后，第一代产品大概是20万次，到现在第三代产品可以做到50万次，未来可能会继续增加到80万到100万次。随着“手撕钢”生产技术的不断突破，其应用场景也在不断拓宽，持续融入人们的日常生活之中，无论是新能源汽车动力电池的软包材料，还是日常使用的3C数码产品的音量键、开关键等都有其身影。未来，还将运用于医疗系统、精密仪器等多个领域……

记者孙耀星整理

奇卡QICA正式成为“中国篮球”之：队官方球“星卡独家”经营商