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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。

本月行业协会披露重要信息百度文心发布 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。

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最近，“南华早报”报道称，此前，俄罗斯外长拉夫罗夫表示希望印度加入“阿富汗四方机制”，敦促印巴通过合作解决彼此关切。但是因为“反对巴基斯坦”，印度不太可能接受俄方的邀请。俄罗斯再次一厢情愿拉印度入伙，教训还不够。

“阿富汗四方机制”是中国、俄罗斯、伊朗、巴基斯坦组成的，旨在推动阿富汗问题的解决，但俄罗斯一直都想拉印度进入这个机制。而印度却不大愿意，一方面是因为印巴之间根深蒂固的矛盾，另一方面，印度认为，巴基斯坦和阿富汗塔利班的传统联系，将显著削弱该机制解决阿富汗问题的能力。

最近，印度外交部官员唐胜勇表示，暂时没有加入该机制的意愿。而俄罗斯打什么算盘，其实在金砖国家、上海合作组织都有体现。俄罗斯拉印度加入这些中国主导的组织，用来平衡中国影响力，当然，也不想印度被边缘化而倒入西方阵营。但事实多次证明，印度搅局的本事更大，俄罗斯自己也是深受其害。之前因为美西方全方位的制裁，俄罗斯、南非试图在金砖国家“去美元化”，建立新的结算系统，调子起的很高，但是印度多次反对，明确表态不会支持“去美元化”，还借机坑了一把俄罗斯，用大量卢比买俄罗斯油气，导致俄罗斯手上一堆卢比花不出去，最后俄罗斯暂停了双方卢比结算谈判。在上合组织，印度更是处于一种若即若离的状态，有9个成员支持中国提出的上合组织与“一带一路”对接升级方案，只有印度一个否决，这样的例子还有很多。

但俄罗斯不吸取教训，在他们看来与其被印度坑，也比中国及其伙伴在中亚加强影响力好。俄罗斯设想把印度拉入“阿富汗四方机制”，有助于俄罗斯将影响力从阿富汗进一步延伸到南亚。另外印巴之间长期存在冲突，而中国跟巴基斯坦交好，俄罗斯希望印度加入，平衡中巴在阿富汗问题上的影响力，这样俄罗斯能够更好掌控四方机制走向。然而一个不可忽略的事实是，阿富汗、巴基斯坦、伊朗关系非常复杂，阿富汗塔利班和伊朗时常交火，前不久巴基斯坦也跟阿塔交火了，巴基斯坦和伊朗关系也就非常复杂且微妙。

所以要解决阿富汗问题必须有这三个国家参与，由中俄做保障，而拉上印度只会让问题复杂化。因为巴基斯坦和阿富汗边境的一些恐怖组织，多次被曝出背后有印度支持，指望印度帮忙解决阿富汗问题，印度不搞事就不错了。

其实，俄罗斯不是不长记性，而是有自身目的性的。俄罗斯不想在阿富汗事务上被边缘化。当年苏联出兵打阿富汗，就是因为阿富汗的战略重要性，要不想被边缘化，那他就要拉印度进来。所以，可以说无论中俄战略互信到了什么高度，我们都要清楚：中俄在反霸权方面大方向一致，但很多地方中俄的具体利益并不一致，有些甚至是有竞争关系的。返回搜狐，查看更多

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