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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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今日，任天堂在一份声明中向收藏爱好者透露了一个好消息：该公司不打算在Switch2平台的第一方游戏中使用“游戏密钥卡”。
这一表态与任天堂目前的动作一致。此前已确认，《马里奥赛车：世界》和《大金刚》的全部游戏数据都将存储在实体卡带中。该公司推出的Switch2重制版游戏（如《塞尔达传说：旷野之息》和《王国之泪》）也是如此。
“游戏密钥卡”自公布以来便饱受争议。尽管从技术上来说它们属于实体形式，但卡内不含任何游戏数据——玩家必须从互联网下载所有必要数据后，才能游玩这类游戏。不过，相比完全不提供实体卡带、禁止玩家分享的“盒内兑换码”游戏，密钥卡仍算是一种改进。
美国任天堂总裁道格·鲍泽昨日在谈及实体游戏时表示，实体游戏“仍是我们业务的关键组成部分”。他还提到，推出游戏密钥卡是为第三方游戏提供一种可选方案。/阅读下一篇/返回网易首页下载网易新闻客户端