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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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11月29日，2025-2026赛季国际雪联男子单板滑雪大跳台世界杯(云顶站)在张家口云顶滑雪场落幕。北京冬奥会冠军、山西选手苏翊鸣以总分174.50分夺冠。

在11月27日进行的预赛中，苏翊鸣便展现出良好的竞技状态，他凭借一个空中转体1980度的高难度动作斩获92.75分，强势挺进决赛。

决赛日风力逐渐增强，导致许多选手落地时出现失误。而苏翊鸣发挥稳健，前两跳分别完成了一个1980度动作，并以总分174.50分稳居榜首。

最后一跳，已经锁定胜局的苏翊鸣进行了一次庆祝滑行。轻松抵达终点后，苏翊鸣第一时间冲向队友葛春宇，两人紧紧拥抱在一起。葛春宇以总分159.50分获得本站比赛亚军。

“今天最开心的是，我和葛春宇一起站上领奖台的最高处。我从来没有看到过，同时有两个中国人举着国旗站在(这个项目)世界最高水平的领奖台上，我们做到了！”苏翊鸣说。

在男子单板滑雪大跳台项目上，日本队、加拿大队、美国队属于传统强队。近年来，随着苏翊鸣、杨文龙、葛春宇等选手崛起，中国队在该项目上呈现赶超势头。

“好久没把金牌挂脖子上了，回到云顶夺冠也是对自己的一份认可。”苏翊鸣赛后表示，“这只是一个开始，我最终的目标是米兰冬奥会。”

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