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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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11月11日，第十五届全运会滑板项目女子街式赛决赛正式开赛。吉林省代表团最年轻选手、未满13岁的朱安南最终获得第六名，创造了吉林省在全运会滑板项目中的历史最佳成绩。

首次踏上十五运舞台，朱安南能够闯入决赛已实属不易。赛后，这位小将坦言心情既紧张又兴奋，她说：“第一次参加全运会，真的很紧张，但也特别兴奋。”谈到最终成绩，她露出满意的笑容：“还是挺满意的。”

然而很少有人知道，朱安南是在膝盖有伤的情况下完成比赛的。能够晋级决赛并最终取得第六名，背后是她的坚持与努力。被问及若没有伤病是否可能更进一步，她坦诚回应：“是的，我膝盖有伤。如果没有伤的话，成绩应该能更进一步。”语气中虽有遗憾，但更多的是坦然与接受。

朱安南与滑板的缘分开始得很早。“刚接触滑板，大概是在五六岁的时候。”这些年，她在省内比赛中逐渐崭露头角，曾取得“省里第一”的好成绩。

作为一名13岁的学生运动员，如何平衡高强度训练与繁重学业，是她必须面对的课题。朱安南有着规律而自律的日程：“早上正常上学，中午从学校出来之后再去训练，晚上回去再把功课做完。”问到学习成绩，她带着少年特有的朴实回答：“还没考试呢。”——答案，留待未来揭晓。

谈及未来，这位小将目标明确：“希望下一次全运会，能进入前三名。”她也计划在技术上寻求突破，希望能掌握更难的招式。她清楚看到自己与顶尖选手的差距：“这次比赛，第一名的运动员会翻板，还会反脚动作，这些我还不会。”

最后，朱安南用一句简洁有力的“加油！”为自己鼓劲。这位带着伤痛拼搏、兼顾学业的少年，正稳步滑向她的下一个目标。

中国吉林网吉刻新闻记者于洋文/图/摄

制作董文博

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