DeepSeek-OCR 表格最强，PaddleOCR 在一张税表上只认出了标题
大多数 OCR 榜单只给一个总分。Akshay 用 150 页测了 DeepSeek-OCR、PaddleOCR-VL 和 Datalab，把每家翻车的位置标了出来。结果是没有全能选手。
大多数 OCR 基准测试只给你一个总分。它告诉你谁在前面，却没说清每个解析器到底在哪一步失效。
Akshay 最近拿 DeepSeek-OCR、PaddleOCR-VL 和 Datalab 跑了一遍 OmniParse Bench。这个基准的做法和常见榜单不同：把每一页拆成一组是或否的问题，这行文字在不在，这个单元格是不是在对应表头下面，A 是不是排在 B 前面。每道题还带着标签，标出这一页的难点，比如手写、旋转、小字号、表单、表格。
他在 150 页子集上的结果：
- Datalab 总分 88.2 领先，主要来自文本和版面
- DeepSeek-OCR 表格最高，87.2
- 手写笔记，Datalab 通过 5/6 个测试，另外两家都是 0
- 一张填好的 1040 美国税表，PaddleOCR-VL 只返回了表单标题
视频里逐页展示原文、三家解析器的返回结果，以及每项测试通过或失败的原因。
没有哪家能通吃所有文档。DeepSeek 在表格上强，但文本项拖了后腿；PaddleOCR 在常见页面上稳，碰到表单会丢内容；Datalab 总分靠前，不代表每个子类都领先。选型之前，先想清楚自己的文档主要长什么样，再去看对应标签下的分数。
完整版规模大得多：16,288 个测试，2,937 页，92 种语言，打分代码开源，没有 LLM 当裁判。它提供的不只是一张排行榜，还有一套可以拿来测自己文档的打分器和数据集。
这里有个细节需要说清楚。OmniParse Bench 由 Datalab 发布，完整结果里 Datalab 自家模型也排在第一，Datalab accurate 拿到 94.1。代码开源，任何人都能复现，数据本身没问题，但发布者同时是参赛者，看榜的时候要带着这个前提。
对做文档解析的人来说，这类工具真正的用处不是告诉你谁最强。它让你看到某个解析器在你的页面上会在哪一步断掉，而不是只留一个来源模糊的总分。
发布时间: 2026-10-27 22:28