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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。

昨日监管部门公布最新动态百度文心发布 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。

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　　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。

遇到咳嗽，很多人第一反应是赶紧“止咳”。然而，咳嗽本身并非问题的根源，可能忽略了它背后的深层原因——咳嗽本质上是呼吸道在遇到刺激或堵塞时，发出的“求助信号”和主动的“清理动作”。尤其是在感染后，那种痰液黏滞、咳吐不爽的感觉，真正的关键往往在于“化痰”而非单纯“止咳”。

连花清咳片作为一款连续三年获评“北京晚报读者推荐家庭常备止咳药”的创新中药，其“清肺、止咳、化痰”的功效，体现了中药协同智慧。那么，这三大功效是如何像齿轮一样环环相扣，协同起效，帮助呼吸道恢复畅爽呼吸的呢？

清肺——修复呼吸道的“生态环境”

我们可以把呼吸道想象成一个需要保持洁净与通畅的内部生态环境。当病毒或细菌入侵，会引发局部的“炎症反应”，导致黏膜损伤，分泌物异常增多。连花清咳片的“清肺”作用，就如同启动了这个空间的“生态修复”功能。方中山银花、连翘等成分，在现代药理研究中显示具有抗病毒、抗炎之效，旨在帮助减轻呼吸道的炎症反应，为受损的黏膜修复创造条件，从源头上减少异常分泌物的产生，为后续的深度清理打下基础。它关注的不是对抗，而是恢复呼吸道的“生态环境”。

化痰——稀释痰液，促进排出

在“清肺”控制源头之后，重点转向处理已经产生的“滞留物”——黏稠的痰液。痰液黏稠是导致咳不出、排不畅的核心障碍。连花清咳片的“化痰”功效开始发挥作用。其组方融汇了汉代张仲景“麻杏石甘汤”与明代“清金化痰汤”的精华，当中的有效成分能够帮助改变痰液的物理特性，有效降低其黏稠度。这个过程，可以理解为对痰液进行“稀释”，将其从黏腻胶着的状态，转变为相对清稀、易于流动的状态。痰液变得稀薄后，呼吸道自身的清洁机制——纤毛运动，就能更有效地将其向上推送，从而变得易于咳出。

止咳——根源清除，呼吸通畅

随着痰液被有效稀释并顺利排出，持续刺激咳嗽感受器的根源便被移除。连花清咳片可以缓解气道痉挛。更重要的是，随着痰液被稀释、咳出，持续刺激咳嗽的根源被移除了。于是，咳嗽逐渐平息，呼吸回归“清爽”。这种“止咳”是水道渠成、顺势而为的结果，是呼吸道恢复通畅后的必然表现。

由此可见，连花清咳片的“清肺、化痰、止咳”并非简单的功能叠加，而是一个逻辑清晰、前后衔接的“系统性修复”过程：

清肺是基础，着眼于改善整体呼吸道环境，控制炎症，减少痰液生成；

化痰是关键，致力于改变痰液物理性状，打通排出“通路”；

止咳是结果，根源清除后，咳嗽自然缓解。

这种系统性的作用模式，使其在应对感冒、流感、急性气管-支气管炎等呼吸道疾病引发的咳嗽、咳痰时，能提供更为根本和舒适的缓解体验。也因此，连花清咳被纳入《河北省2025年冬春季呼吸道感染性疾病中医药防治方案》等权威指南，成为家庭常备的止咳药选择之一。

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李震

{坛子里的}家：常味