GLM-OCR：智谱 AI 开源的轻量化高精度文档 OCR 模型
一、GLM-OCR是什么
GLM-OCR是智谱AI开源的轻量级多模态文档OCR模型，核心定位是小参数、高精度、易部署、全场景覆盖的专业级文档理解与文字提取工具。它基于GLM-V视觉-语言编码器-解码器架构构建，不只是传统意义上“把图片文字转成文本”的OCR，而是具备版面分析、区域并行识别、表格还原、公式解析、代码识别、信息结构化抽取、多语言混排能力的一体化文档智能处理系统。
与传统OCR工具（如Tesseract、商用SDK、早期开源OCR）相比，GLM-OCR最大突破在于：仅0.9B参数规模，却在复杂文档任务上达到行业SOTA，在公开基准 OmniDocBench V1.5 综合得分达94.62，在文本识别、公式识别、表格还原、信息抽取四大核心任务全面领先同参数模型，性能接近高端闭源大模型水平。
它面向真实业务痛点设计，专门解决传统OCR最薄弱的场景：复杂合并单元格表格、多行多栏排版、手写体、印章遮挡、中英文/数字/符号混排、代码块、科研公式、竖排文字、低分辨率扫描件、倾斜/模糊照片等。同时提供完整SDK、命令行工具、前后端示例、Docker部署方案，支持一行命令调用、云端API快速接入、本地私有化部署，兼顾个人快速使用、中小团队集成与企业级高并发生产环境。
从技术定位看，GLM-OCR属于多模态文档大模型，把视觉理解（版面/文字/布局）与语言生成（结构化输出、语义理解）融合在统一架构中，输出不只是纯文本，而是可直接使用的Markdown、HTML表格、标准JSON，可无缝接入RAG、知识库建设、流程自动化、数据录入、审计核对、档案数字化等下游系统。
二、功能特色
GLM-OCR的核心优势可概括为轻量、精准、全能、易用、高效五大方向，覆盖从个人办公到企业生产的全链路需求。
1. 极致轻量化，0.9B参数实现SOTA性能
参数量仅0.9B，远低于主流多模态大模型，对硬件要求极低。
在同等算力下，推理速度更快、显存占用更小，支持消费级显卡本地运行。
打破“参数越大精度越高”的行业惯性，以小模型实现复杂文档顶级效果。
2. 全场景复杂文档识别，覆盖传统OCR盲区
表格识别：支持合并单元格、斜线表头、多行嵌套、跨页表格，输出标准HTML/Markdown。
公式识别：覆盖科研Latex格式公式、行内公式、独立公式块，准确率高。
代码识别：支持Python/Java/C++/SQL/Shell等主流代码，保留缩进与格式。
手写体：日常手写笔记、批注、手写票据、签名区域稳定识别。
印章/遮挡：印章覆盖文字、水印、污渍、折痕场景鲁棒性强。
多语言混排：中文+英文+数字+符号+标点自然处理，竖排文字支持良好。
低质量输入：模糊、倾斜、阴影、低分辨率扫描件、手机拍摄文档均可处理。
3. 结构化智能输出，直接可用无需二次加工
输出格式：纯文本、Markdown、HTML表格、JSON结构化字段。
票据/卡证自动提取关键字段（金额、日期、编号、名称、税号等）。
版面保持：标题、段落、列表、分栏、表格位置关系完整还原。
支持批量文档处理，统一输出格式，便于入库与检索。
4. 多部署方式全覆盖，兼顾快速接入与私有化
云端MaaS API：零硬件、零部署，API Key直接调用。
本地推理：支持vLLM、SGLang、Ollama三大主流框架。
容器化：提供Docker镜像与一键启动脚本。
高并发优化：支持MTP（多Token预测）加速，实测PDF处理吞吐量1.86页/秒。
5. 开源完整生态，开箱即用
开源全套代码、SDK、示例、配置文件、前端界面。
支持本地文件、URL、Base64、PDF、图片（JPG/PNG/BMP）等输入。
提供命令行工具、Python API、Web Demo，适配不同用户习惯。
核心能力对比表
| 能力维度 | GLM-OCR | 传统开源OCR | 商用闭源OCR |
|---|---|---|---|
| 参数规模 | 0.9B轻量 | 轻量但能力弱 | 大参数/高算力 |
| 复杂表格 | 完美还原合并单元格 | 易错位、丢失结构 | 较好但成本高 |
| 公式/代码 | 原生支持、格式保留 | 几乎不支持 | 部分支持 |
| 手写/印章 | 专项优化、鲁棒强 | 识别率低 | 中等 |
| 部署成本 | 极低（本地/云端） | 低但效果差 | 高（按调用计费） |
| 输出格式 | Markdown/HTML/JSON | 纯文本 | 有限结构化 |
| 开源许可 | 完全开源可商用 | 开源但生态弱 | 闭源不可修改 |
三、技术细节
GLM-OCR的技术架构经过深度优化，在小参数约束下实现高精度与高速度，核心设计围绕视觉编码、语言解码、两阶段文档 pipeline、训练目标、推理加速五大模块。
1. 基础架构：GLM-V 编码器-解码器
视觉编码器：采用智谱自研CogVIT视觉编码器，专门针对文档场景预训练，对文字、线条、布局、小目标（印章/符号）敏感度更高。
语言解码器：基于GLM系列大模型轻量化版本，保证生成流畅、格式规范、结构准确。
多模态对齐：在统一隐空间对齐视觉特征与文本语义，实现“看懂布局+理解内容+规范输出”。
2. 两阶段文档处理 pipeline（核心）
采用版面分析 + 并行区域识别的工业级流程，基于PP-DocLayout-V3增强：
版面分析：自动检测标题、文本块、表格、公式、图片、分栏、页码、页眉页脚。
区域切分与排序：按阅读顺序（从上到下、从左到右、竖排适配）生成合理阅读流。
并行OCR：对不同区域并行编码解码，提升速度并保持局部精度。
结果融合与格式生成：合并区域结果，自动生成Markdown/HTML/JSON。
3. 训练优化目标
多Token Prediction（MTP）损失：提升长文本、表格、代码的连续生成稳定性。
全任务强化学习：在文本识别、表格、公式、信息抽取四大任务统一优化。
文档领域持续预训练：在海量扫描件、书籍、论文、票据、合同、代码文档上微调。
鲁棒性数据增强：模拟模糊、倾斜、遮挡、低分辨率、印章、手写等真实噪声。
4. 精度与速度关键指标
OmniDocBench V1.5 综合：94.62（SOTA）。
支持精度：BF16（主流）、FP16，可量化推理进一步提速。
吞吐量：PDF文档处理1.86页/秒（单卡单并发）。
输入分辨率：自适应文档尺寸，支持长文档切片处理。
5. 推理引擎适配深度
vLLM：支持PagedAttention、动态批处理、高并发。
SGLang：针对多模态生成优化，降低端到端延迟。
Ollama：本地一键拉取运行，适合个人/小型服务。
兼容Hugging Face Transformers，可直接用from_pretrained加载。
四、应用场景
GLM-OCR覆盖个人办公、企业流程、科研教育、研发工程、政务档案、金融票据六大领域，几乎所有需要“把纸上/图片/PDF文档变成可编辑、可检索、可入库数据”的场景都适用。
1. 办公自动化
合同/协议/制度文件扫描件转可编辑文档。
表格Excel化、批量信息提取、核对校验。
会议纪要、手写笔记、白板照片快速电子化。
2. 金融与票据
增值税发票、火车票、机票、行程单、银行回单结构化提取。
保单、报销单、对账单关键字段自动抓取。
财务单据数字化、防篡改校验、流程录入自动化。
3. 科研与教育
论文公式、图表说明、参考文献提取。
试卷、作业、讲义扫描件电子化与题库建设。
外文文献OCR+翻译一体化预处理。
4. 研发与工程
IDE截图、日志截图、API文档、技术白皮书转文本。
代码片段快速提取、格式保留、导入编辑器。
技术文档库建设、RAG知识库预处理。
5. 政务与档案数字化
身份证、户口本、执照、申请表卡证字段提取。
历史档案、旧扫描件、手写公文数字化归档。
多栏/竖排/繁体/旧字体稳定识别。
6. 法律与审计
卷宗、笔录、合同条款批量检索。
关键条款高亮、日期/金额/主体提取。
长期档案可检索化、降低人工复核成本。
7. RAG与大模型下游
图片/PDF非结构化文档转纯文本/Markdown。
清洗格式、去除噪声、分段分块，提升检索精度。
企业知识库、文档问答系统必备预处理环节。
五、使用方法
GLM-OCR提供云端MaaS（最快）、本地部署（最可控）、命令行/SDK/前端三种使用路径，新手可5分钟上手，企业可直接接入生产。
方式1：智谱MaaS API 云端调用（推荐零门槛）
前往智谱开放平台创建API Key。
克隆仓库并安装：
git clone https://github.com/zai-org/GLM-OCR.git cd GLM-OCR && pip install -e . pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git
修改config.yaml，启用MaaS并填入API Key。
调用示例（Python）：
from glmocr import GLMOCR
model = GLMOCR(config="config.yaml")
result = model.predict("input.pdf") # 支持路径/URL/Base64
print(result.markdown)
print(result.json)输出：结构化Markdown + 表格HTML + 字段JSON。
方式2：本地部署（vLLM/SGLang，私有化首选）
安装依赖（以vLLM为例）：
pip install vllm>=0.4.0 pip install -e .
下载模型（Hugging Face/zai-org/GLM-OCR）。
启动服务：
python -m glmocr.service --engine vllm --model path/to/model
调用本地服务：
from glmocr import GLMOCR
model = GLMOCR(endpoint="http://localhost:8000/v1")
result = model.predict("test.png")方式3：命令行一键处理
glmocr predict input.jpg --output result.md --format markdown
方式4：Web 前端界面
运行apps/frontend与backend，浏览器打开即可拖拽上传、可视化查看结果、复制导出。
输入支持格式
图片：JPG、PNG、BMP、WEBP
文档：PDF（单页/多页）
来源：本地路径、URL、Base64 Data URI
输出支持格式
纯文本（txt）
Markdown（md，带标题、列表、表格、段落）
HTML（表格完整结构）
JSON（字段级结构化，适合程序处理）
六、常见问题解答
GLM-OCR支持哪些语言？
以中文、英文为主，对数字、符号、标点、日文/韩文部分字符兼容良好，核心优化面向中英混排文档场景。
为什么本地部署报错？
常见原因包括Transformers版本过低、缺少Git、模型权重不完整、CUDA版本不匹配、显存不足。建议使用官方要求的依赖版本，优先用BF16并减小批大小，消费级显卡建议使用4GB以上显存。
GLM-OCR可以处理PDF中的图片层吗？
可以，它会自动将PDF渲染为图像再进行OCR，适合扫描件PDF；可编辑文本层PDF也能直接提取并结合版面优化输出。
处理多页PDF速度如何？
官方实测单卡单并发约1.86页/秒，vLLM/SGLang可开启批处理与并发进一步提升吞吐量，适合批量档案数字化。
能否识别图片中的图片？
GLM-OCR专注文档文字与结构化内容，不提取图像本身的语义或内容，只识别图像上的文字、表格、公式等。
印章遮挡严重能否识别？
模型针对印章做了专项数据增强，轻度/中度遮挡稳定识别，重度大面积覆盖可能丢失局部文字，属于行业正常水平。
输出表格为什么有些单元格错位？
复杂表格、极小单元格、模糊斜线表头可能出现轻微偏差，可通过提高输入分辨率、裁剪聚焦表格区域改善。
是否支持离线使用？
本地部署模式完全离线，不依赖网络；MaaS模式需要联网调用云端API。
GLM-OCR与其他开源OCR相比优势是什么？
核心优势是小参数、SOTA精度、复杂表格/公式/代码原生支持、结构化输出、多推理引擎兼容、完整SDK与部署方案，更适合真实业务而非仅简单文字提取。
七、相关链接
GLM-OCR GitHub 仓库：https://github.com/zai-org/GLM-OCR
HuggingFace模型库：https://huggingface.co/zai-org/GLM-OCR
八、总结
GLM-OCR是智谱AI推出的一款以0.9B轻量级参数实现复杂文档理解SOTA性能的开源多模态OCR工具，基于GLM-V视觉语言架构与两阶段版面分析+并行识别流程，精准解决传统OCR在表格、公式、代码、手写体、印章、混排、低质量扫描件等场景的识别短板，同时提供Markdown、HTML、JSON等直接可用的结构化输出，支持云端MaaS快速调用与本地vLLM/SGLang/Ollama私有化部署，搭配完整SDK、命令行工具、前后端示例与容器化方案，兼顾个人快速使用、中小系统集成与企业级高并发生产需求，广泛适用于办公自动化、金融票据、科研教育、研发工程、政务档案、法律审计及RAG预处理等场景，以轻量化、高精度、低成本、易部署的特性，成为当前开源OCR领域中面向真实业务的高性价比优选方案。
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