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berryxia@berryxia
berryxia@berryxia精选77°
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。
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6月26日
21:48
PaddleOCR 发布 PP-OCRv6 系列，提供 Tiny、Small、Medium 三种尺寸，分别适配移动端、CPU 文档系统和高并发 API。在 A100 GPU 上单张推理仅需 0.13 秒，Intel CPU 上相比 v5 提速 3.9 至 5.2 倍，Apple M4 配合 ONNX Runtime 可达到 0.35 秒。官方强调轻量架构与高质量训练数据比单纯扩大参数规模更实用。
6月25日
10:09
10:09berryxia@berryxia
berryxia@berryxia推荐理由：PaddleOCR的PP-OCRv6上HF了，支持transformers和ONNX Runtime双后端，切换框架不用改代码，超实用。
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
6月12日
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AITOP6月12日 12:57
6月11日
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6月1日
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Dify@dify_ai
Dify@dify_ai推荐理由：做 RAG 应用或需要文档解析的团队，现在可以直接在 Dify 工作流里用 PaddleOCR 把扫描件变成结构化数据，再配合 ERNIE-Image 生成配图，一条 workflow 搞定。建议试试这个插件组合。
5月20日
21:51
21:51berryxia@berryxia
berryxia@berryxia精选
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。
5月19日
00:30
00:30Hugging Face: Blog（博客/媒体）
精选
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。