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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。
今日监管部门传达新研究成果百度文心发布 PaddleOCR-VL-1.6：准确率突破 96.33%，刷新文档解析 SOTA
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大皖新闻讯10月11日晚，安徽省青少年足球联赛（简称徽青赛）男子高中组揭幕战在合肥骆岗公园梦想大草坪举行，本场比赛由合肥与蚌埠高中男足强势对决。
值得一提的是，在三个多月前举行的徽青赛先导赛中，合肥与蚌埠两队曾上演一场激烈较量。合肥队在开局先失一球的不利局面下，连扳三球，最终实现逆转。本次徽青赛揭幕战，两队再度狭路相逢。与先前相比，双方球员结构均已发生较大变化，比赛的最终结果还存在较大悬念。
比赛现场
当晚7点左右，比赛正式开始，中国科学院院士陈仙辉为比赛开球。上半场中，合肥队表现更加优异，获得多次角球机会，并成功打进其中的两球，取得了3:0的巨大优势。比赛下半场，蚌埠队利用禁区前的一次任意球机会直接打门，合肥队守门员拦下足球，却因为失误导致足球最终滚入球门，被蚌埠队扳回一分。比赛结束前的最后一次进攻中，蚌埠队再度扳回一分，最终以2:3惜败合肥队。
据了解，徽青赛是由安徽省体育局和省教育厅共同举办的青少年足球品牌赛事，今年是徽青赛第一次举办。首届徽青赛重点聚焦男子高中组和男子大学组比赛。男子高中组以市为参赛单位，男子大学组以学校为参赛单位。
韦世豪为现场球迷签名（赛事组委会供图）
当晚，合肥骆岗公园人声鼎沸、热火朝天。在比赛中场休息期间，安徽蚌埠籍足球运动员、现役国脚韦世豪亲临现场为赛事助阵，并与合肥、蚌埠、安徽青训三支队伍的队长交换球衣。赛场之外也格外精彩，开幕式上，韩再芬老师亲临现场献唱，更有百人啦啦队热舞、花式足球与舞龙舞狮、体育集市等活动，助力现场观众获得更加完美的观赛体验。
韩再芬老师为徽青赛献唱（赛事组委会供图）
大皖新闻记者龚润泽摄影报道
编辑陶娜