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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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Doinb满怀斗志地为了争夺S赛名额复出，结果在第二个赛段就俯冲涅槃组。随着，NIP二比三不敌FPX之后，很多人都开始质疑起了传说中自带体系的冠军中单选手Doinb，尤其是对他Bo5都掏不出几个热门中单的英雄池表示怀疑。

说实话，光是NIP最后一波团战，大树先手闪现控制鳄鱼，亚索接大招跟上的操作就让很多玩家感到不解。在厄斐琉斯的装备已经发育成型，且对面后排的血量被消耗大残的情况下，哪怕是亚索在河道给风墙掩护厄斐琉斯输出，也不至于先手开团最肉的鳄鱼，被对面反手打了个1换5输掉一整局。

赛后，包括姿态、水晶哥、大黄在内的前职业解说都看不懂Doinb在生死局拿亚索的用意，以及难以评价Doinb亚索在这场比赛中近乎零作用的发挥。或许，这就是自带体系、自带建队能力选手的含金量吧。

顺带一提，不少玩家很早就说过Doinb的英雄池会是一个伏笔，甚至怀疑他这赛季就没有练过热门中单。别的不说，就很难理解NIP在永恩可选、且自己是蓝色方的情况下，却放给了对面，然后自己想了半天最后选择亚索。

对此，有网友调侃说：“别的中单英雄池有问题都是不会玩单独某个传统法师，只有我硬币哥是不会玩大部分传统法师”。

海外观众也是不理解，一整局没有高光时刻的亚索，拿了到底有什么用呢？

NIP的粉丝们说得更直接：“明明选个璐璐泰坦抱大腿就可以了，非得整个亚索”，“赢了揽功自带体系，输了甩锅队友。天天嘲讽rookie进不去世界赛，结果一看进世界赛次数还不如rookie”，“明明中单选了亚索，从解说到观众却认为是四保一”……

当然，职业赛场上没有那么多如果，目前NIP在输掉骑士之路后，后续就没有比赛可打了。即便他们想要在第三赛段从涅槃组开始逆袭，也要打到季后赛前三名，要想拿到S赛入场券太难了。/阅读下一篇/返回网易首页下载网易新闻客户端

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