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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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“今天早上，我带妻子去秦皇岛中西医结合医院看病，结果在医院门口堵了十多分钟才进去。医院大门口停着一排等客的出租车，占了半个车道，谁能管管？”12月10日，市民吴先生在秦来app“秦见”频道留言，诉说了自己遇到的烦恼。

医院门前占据部分机动车道的出租车。记者杜楠摄

当天下午两点半，记者来到秦皇岛中西医结合医院，在现场看到，医院两个大门均对着东山街，东山街道路较窄，双向均只有一个车道，其中由南向北的车道被停靠的几台出租车占据了大半，导致由南向北的车辆通行缓慢。记者看到，进入医院的市民车辆要避开出租车，通行不便。

住在附近小区的市民张女士告诉记者，每天早、晚高峰时，因出租车占用机动车道，导致此处堵车严重，她上班经常因此迟到，“还有很多次，我看到救护车都进不去，救人肯定比拉人重要吧？有时候公交车也过不去，我觉得，给出租车找一个专门停靠点比较好，不知道行不行？”

记者就此事联系了市公安局港航公安局交通管理支队，工作人员告诉记者，针对秦皇岛中西医结合医院门前交通拥堵难题，交警部门一直在采取措施，希望在保障患者便利与维护交通秩序之间找到平衡。

首先，在医院周边科学增设约200延米硬质隔离护栏，从物理上分隔行车与候客空间，引导车辆有序停放。同时，将医院周边路段纳入重点巡逻区域，对违停车辆，以现场劝导和教育为主，对屡劝不改或严重影响交通者依法处罚。今年10月份以来，仅东山街路段（含港口医院周边）已累计劝离违停车辆200余台次，处罚13台次。

针对该路段特点，港航公安局交通管理支队正对增设交通技术监控设备的必要性与可行性进行审慎研究和综合论证，确保若未来实施技防手段，能切实服务于交通疏导与秩序维护。将与医院建立常态化“警医联动”机制，共同研究优化院内院外交通流线。持续加强路面巡逻频率，及时处置各类交通问题，并规划在违停易发点位前方设置清晰的引导指示标志，加强对出租车驾驶员的宣传引导，倡导文明规范候客。

来源：澎湃新闻

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