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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。

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经历漫长的常规赛后，为期近两个月的LPL第二赛段组内赛的角逐终于快要落下帷幕。在组内赛倒数第三个比赛日的两场比拼结束过后，组内赛涅槃和登峰两个小组的排名与晋级形势也大致确定。TES与AL两支队伍的战绩在第二赛段一直保持领先优势，而JDG与BLG两支队伍则是在调整过后开始了北伐，最终锁定了直通淘汰赛的最后两张门票。

根据LPL官方此前公布的第二赛段赛制显示，只有登峰组前四名的队伍能够直通淘汰赛，而登峰组剩下六支队伍要和涅槃组前二的战队一起参与“骑士之路”。一共八支队伍将按照排名捉对厮杀，在进行单败BO5的较量后，获胜的四支队伍才能拿到剩下4张淘汰赛的门票。

而在第二赛段刚开始时状态火热的iG，却遗憾未能获得直通淘汰赛的席位，以微弱差距不敌JDG和BLG，屈居第五的位置最终无缘前四。小组赛六战全胜并且在组内赛前半程状态火热，但是由于赛季中期Meiko、Jiejie的表现不尽人意，他们也遭遇了一波连败，错过了拉开分差的机会导致被JDG和BLG逐渐缩短差距。

虽然在这周三的比赛打完后，组内赛还剩下最后一个比赛日，但是结果已经无法影响到晋级形势。TES、AL、JDG与BLG四支队伍率先晋级淘汰赛，而iG作为今年LPL最受关注的网红队，他们接下来必须得去骑士之路争夺晋级淘汰赛的资格。

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