推荐理由：SGLang 新功能无限 OCR 能一口气处理几十页文档，显存占用不变，比传统注意力省资源，适合长文档批量 OCR 场景。

推荐理由：百度开源了Unlimited-OCR，在vLLM上跑，能一次性解析整本书，内存不涨，比DeepSeek-OCR快35%，做文档OCR的好东西。

推荐理由：PaddleOCR 把 v6 的部署数据拉得很细，A100 0.13 秒、M4 0.35 秒，还有三种尺寸选，想在生产环境搭 OCR 的直接抄作业。

推荐理由：百度开源了一个能一次性解析长文档的OCR模型，不再越处理越慢，性能还超过了DeepSeek OCR。

推荐理由：百度开源了一个3B参数的OCR模型，能一口气解析几十页文档，KV缓存不膨胀，性能直接碾压DeepSeek。

推荐理由：百度开源了Unlimited OCR，3B参数却只有500M激活，表格解析超强，能一次性读完40页文档，比PaddleOCR-VL-1.6强在表格和阅读顺序上。试试看？

推荐理由：Mistral OCR 在 ParseBench 上打败了 GPT-5.5，离 Gemini 3.1 Pro 也不远，价格还便宜，做文档解析很值。

推荐理由：Mistral OCR 在 ParseBench 上语义格式化很强，价格还比 Azure/AWS 便宜，适合做高质量 OCR 又不愿花大价钱的场景。

推荐理由：百度开源了一款OCR模型，3B参数就能一次处理几十页PDF，不用切页，比传统逐页OCR强太多。

推荐理由：百度开源的OCR模型，在DeepSeek-OCR上做了升级，能一次性处理超长文档和密集文字，两种模式很实用。

推荐理由：百度开源了Unlimited-OCR，几百页文档一次搞定，不用分块拼接，速度稳准狠，OmniDocBench上93分压了DeepSeek-OCR一头。

推荐理由：老哥把PP-OCRv6做成了Mac本地工具，一键切换模型大小，还能批量导出，离线用超方便。

推荐理由：做文档智能或 RAG 的团队终于不用在 OCR 和 Transformer 之间搭桥了，PaddleOCR 3.5 直接跑在 Hugging Face 上，省掉一堆服务栈，建议做 Document AI 的开发者点开试试。

推荐理由：PaddleOCR 拥抱 Transformers 生态，做文档解析和 OCR 的团队可以更灵活地选模型，不用被框架绑死，值得升级试试。

推荐理由：金融从业者做AI智能体时，文档上下文质量直接决定成败——LlamaIndex的实践方案（OCR+评估+人机审核）值得参考，尤其是处理发票、KYC等场景的团队建议点开。

推荐理由：做多语言文档理解或 OCR 的团队终于有了一个覆盖 82 种语言的高质量基准和训练框架，低资源语言场景可以直接用 DPO 方法提升效果，建议点开看具体实现。