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PaddleOCR-VL-1.5

多模态大模型

PaddleOCR-VL-1.5

发布时间: 2026-01-29105
模型参数
0.9亿
上下文长度
暂无数据
中文支持
支持
推理能力

PaddleOCR-VL-1.5 是由 百度 发布的 AI 模型,发布时间为 2026-01-29,定位为 多模态大模型,参数规模约为 0.9亿,采用 Apache 2.0 许可。

数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法

PaddleOCR-VL-1.5

模型基本信息

推理过程
不支持
思考模式
不支持思考模式
上下文长度
暂无数据
最大输出长度
暂无数据
模型类型
多模态大模型
输入/输出模态
文本、图像 → 文本
发布时间
2026-01-29
模型文件大小
暂无数据
MoE架构
总参数 / 激活参数
0.9亿 / 不涉及
知识截止
暂无数据
PaddleOCR-VL-1.5

开源和体验地址

代码开源状态
预训练权重开源
Apache 2.0- 免费商用授权
PaddleOCR-VL-1.5

官方介绍与博客

PaddleOCR-VL-1.5

API接口信息

接口速度
3/5
暂无公开的 API 定价信息。
PaddleOCR-VL-1.5

评测结果

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PaddleOCR-VL-1.5

发布机构

PaddleOCR-VL-1.5

模型解读

PaddleOCR-VL-1.5 是百度开发的视觉语言模型,作为 PaddleOCR 3.4.0 版本的一部分,于 2026 年 1 月 29 日发布。它属于 PaddleOCR 系列,该系列专注于光学字符识别和文档理解工具。该模型旨在提升各种现实场景下的文档解析能力,包括处理不规则形状和复杂元素。

其架构将 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与基于 ERNIE-4.5-0.3B 的轻量级语言模型集成,形成了一个紧凑的多模态模型,总参数量为 9 亿。

它支持多模态输入,能够处理来自图像或 PDF 的视觉数据以及用于文档理解任务的文本查询。具体能力包括使用 PP-DocLayoutV3 算法进行布局分析,适用于涉及倾斜、扭曲、扫描、变异照明和屏幕摄影的场景。它还处理文本定位、印章识别,以及解析复杂元素,如表格、公式、图表、特殊符号、古文、多语言表格、下划线和复选框。此外,它支持长文档跨页解析,包括合并跨页表格和识别跨页段落标题。

性能评估显示,在 OmniDocBench v1.5 基准测试上精度为 94.5%。它在文本定位和印章识别任务中达到了最先进的结果,在五个现实文档场景(倾斜、扭曲、扫描、变异照明和屏幕摄影)中优于开源和闭源模型。

推荐应用包括文档解析、从图像或 PDF 中提取文本,以及支持超过 111 种语言的多语言文档处理,包括藏语和孟加拉语。

该模型可通过 Hugging Face 访问,地址为 https://huggingface.co/PaddlePaddle/PaddleOCR-VL-1.5,以及 PaddleOCR GitHub 仓库 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR。它在 Apache 2.0 许可下发布。

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