家Baidu Wenyinが「PaddleOCR-VL-1.6」を発表、96.33%の精度を達成し、文書解析において新たなSOTAを記録
百度は、ERNIE大型モデルの専用バージョンである「PaddleOCR-VL-1.6」を正式にリリースした。 権威あるベンチマーク「OmnicDocBench v1.6」において、96.33%の精度を達成し、Gemini-3-Pro、GPT-5.2、GLM-OCRといった主要モデルを上回りました。 この成果は業界のSOTA（最先端）を更新し、総合性能において世界1位にランクインしたものであり、マルチモーダル大型モデルが複雑な文書を理解し、実世界の文脈を分析する能力において、大きな飛躍を遂げたことを示しています。
ERNIE Large Modelのマルチモーダルエコシステムの重要な構成要素であるPaddleOCRは、ERNIEの基盤の上に構築されており、現在100以上の言語に対応し、170以上の国と地域のユーザーにサービスを提供しています。 アップグレードされた PaddleOCR-VL-1.6 は、0.9B という軽量なアーキテクチャを維持しつつ、モデル駆動型のデータ構築メカニズムと段階的なトレーニング最適化を通じて、表、古文書、希少文字、印章、図表など、困難なシナリオにおける中核的な認識能力を大幅に向上させています。
実世界の複雑な環境における性能を評価する「Real5-OmniDocBench」評価において、本モデルは総合スコア93.19%を記録し、首位を維持しました。スキャンされた文書、ページが曲がっている場合、スクリーンショット、照明の変動、傾いたテキストなど、広く認識されている解析上の課題をうまく克服しました。
確立されたアーキテクチャを活用することで、企業や開発者は追加の適応作業を必要とせずにスムーズに移行できます。PaddleOCRはすでにGitHubで79.2Kスターを突破し、GoogleのTesseract OCRを抜いて世界で最も人気のあるオープンソースOCRプロジェクトとなりました。 新モデルは現在、公式ウェブサイトで公開されており、コードと重み係数の両方がオープンソース化されています。大規模モデルがマルチモーダルな深層学習へとますます進化する中、PaddleOCR-VL-1.6は文書デジタル化のためのより効率的な産業グレードのソリューションを提供し、複雑なマルチモーダルアプリケーションにおけるAIの導入をさらに加速させるでしょう。
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