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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。

本周监管部门传递新进展百度文心发布 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。

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　　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。

上周市场发生风格切换，年内相对偏弱的消费风格补涨修复，而成长板块再次回落，电力设备、电子等年内高景气方向集体兑现。截至周五收盘，沪指单周上涨0.03%，报3890.45点;深成指下跌0.89%，报13140.21点;创业板指下跌2.26%，报3122.24点。

盘面上看，上周商贸零售、美容护理板块涨幅居前，受到中央经济工作会促消费信号刺激，可选消费板块有所修复，社服、纺织、轻工制造等板块也悉数上涨。此外供改政策刺激下的化工、钢铁等板块也录得上涨;跌幅榜看，电子、电力设备、机械设备板块领跌，市场风格偏向消费供改，成长板块遭遇集中兑现。目前市场量能仍未回升至2万亿，风格跷跷板效应仍在。

技术面看，大盘上周二回调后连续三日收阳反弹并重回均线密集区，目前技术指标好转，MACD指标即将形成金叉，指数也迈过筹码峰，短期多头重回优势低位。后续主要关注指数能否突破均线密集区;创业板方面，指数上周与主板发生分化震荡走弱，不过目前指数仍在均线密集区中震荡，多空双方相对平衡，短期观察指数后续突破方向的选择。

后市来看，上周市场先跌后涨，在美联储降息预期利好下市场风险偏好有所修复。风格上可选消费和供改方向显著回暖，主要是中央经济会议政策面预期刺激，不过我们认为消费端修复难度相对更大，市场反弹更多是缩量博弈环境中政策面刺激后的风格轮动，中长期的持续性仍待观察。

今年春节时间较晚，是2015年来最晚的时间(2月17日)，对比历史上的春季躁动行情看，2月过年时“春躁行情”往往会来的较晚一些。近10年“春躁行情”只缺席过一次，本次也是值得期待的，不过有可能不会提前至12月启动。而对比历史上多次“春躁行情”，可以看到涨势较强的方向与随后发布的一季报业绩情况有很强的相关性，并不是简单的炒作题材，高景气高确定性方向更值得关注。主要可关注两个方向，一是算力产业链，届时板块占优的可能性较高，尤其是业绩确定性高的龙头公司，若在本月和下个月出现阶段回调行情可以适当增配;二是供改催化下的中上游板块，可关注部分在明年Q1取得进展的方向。策略上，海外利好下市场风险偏好有所回升，不过量能并未有效释放，多空双方都相对谨慎，市场处于动态平衡，仍需观察市场情绪面的修复情况。

配置上，对于科技板块我们仍然建议可等待量能稳步释放后再逐步提升仓位，而对于阶段回落且业绩有支撑的龙头标的则可继续参与配置;对于价值消费板块，在当前结构性行情下可能会是风格跷跷板的另一端，行情会相对零碎，建议用适当仓位博弈即可;红利板块则可逢低配置，市场缩量上涨时是低吸红利的好时机，因为资金量有限往往会偏向成长造成红利回落，而明年若管理层降息刺激经济，伴随红利股回落股息率抬升，利差优势仍在，可关注股息率在4%左右的龙头标的。

(南京证券研究所姜凌波执业证书号：S0620522070003)

烟台市：退役军人艺术团军乐团推出管乐合奏曲欢乐的港城奏响港城幸福新篇章