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　　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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10月11日，第十五届全国运动会蹦床项目战罢团体赛，山西女子蹦床队以总分167.81分斩获女子团体赛冠军。这是山西省体育代表团在本届全运会上获得的第一枚金牌。

蹦床比赛为期3天，设置了男女团体和男女个人4个小项，共有全国13支代表队的118名运动员参赛。根据赛程安排，10月11日进行团体决赛，10月12日举行个人决赛。

在10月10日进行的预赛中，山西女队全队稳定发挥，以领先第二名浙江队13.41分的绝对优势，强势挺进决赛。决赛阶段，山西女队先后派出姚瑾琪、张瑜、胡译乘和张欣欣登场。

“没有短板”是山西女队夺金的关键，每一位队员在场上都高质量完成了动作。其中，“领军人物”胡译乘得到57.01分的高分，而最后一个出场的张欣欣顶住压力拿下56.05分，帮助山西女队反超浙江队夺得冠军。

“今天比赛还是比较艰难的，我对自己的表现比较满意。”张欣欣赛后泪洒赛场，“最后一个出场压力比较大，但是我主动和教练说，让我最后一个(上)吧，让我来。”

拿到全队最高分的胡译乘，赛后表示“大家都做好了自己”。“今天我们全队的发挥都很好。”胡译乘坦言，“我最近改进了技术，有两个动作提升了难度，掌握得还不是很好。”

山西女子蹦床队夺冠后，山西省体育代表团拿到了本届全运会的第一枚金牌。值得一提的是，在上届全运会比赛中，也是女子蹦床队为山西省体育代表团夺得首金。

此外，在男子团体赛争夺中，山西男队获得第八名。而胡译乘、张欣欣、张瑜3名女选手以及男子运动员周杰，则携手进入个人赛决赛。蹦床个人赛决赛计划于10月12日15时开赛。

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