一手实测超强开源OCR文档识别，效果超闭源模型。

这个OCR有点牛的。

开源没几天就有2.5k星星了。

看我实测的就知道有多猛，我用这个项目的论文测试了下，别家这里都是图片，它这里直接就识别成表格了，甚至符号都长得一样。

开源的OCR已经进化到比很多闭源的效果更好了。

所以PDF、文档翻译这些根本没必要再去花大价钱用了。

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项目简介

MonkeyOCR 是一个用于文档解析OCR的项目，采用结构 – 识别 – 关系三元组范式。它支持英文和中文文档解析。能处理 PDF 和图像文件，输出多种格式结果。还可通过特定方式更新配置文件以使用不同模型。

DEMO

支持中英文

公式

表格

报纸

财务报告

技术特点

创新的 SRR 三元组范式：将文档解析抽象为 “在哪里”（结构）、“是什么”（识别）和 “如何组织”（关系）三个基本问题，对应布局分析、内容识别和逻辑排序，平衡了准确性和速度，实现高效、可扩展的处理而不牺牲精度。

三阶段处理流程：

• 结构检测：使用基于 YOLO 的文档布局检测器，准确分割文本块、表格、公式、图像等语义区域。
• 块级内容识别：对每个检测到的区域并行进行内容识别，利用统一的大型多模态模型（LMM），避免传统管道的错误传播。
• 关系预测：通过专用的块级阅读顺序模型，推断检测元素之间的逻辑阅读顺序，重建其逻辑和语义连接。

大规模多样化数据集：开发了 MonkeyDoc 数据集，包含 390 万个块级实例，覆盖 5 个核心文档解析任务和 10 多种文档类型，全面支持中英文。

性能表现：

• 与 MinerU 相比，在中英文文档上平均提升 5.1%，公式识别提升 15.0%，表格识别提升 8.6%。
• 3B 参数模型在英文文档解析任务上超越更大的模型，如 Qwen2.5-VL（72B）和 Gemini 2.5 Pro。
• 多页文档处理速度达 0.84 页 / 秒，优于 MinerU（0.65）和 Qwen2.5-VL-7B（0.12）。

项目链接

https://github.com/Yuliang-Liu/MonkeyOCR

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（文：开源AI项目落地）

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