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OpenRouter Announcements·· 4 天前精選AI 評分72

OpenRouter 對 15 個視覺模型與 Mistral OCR 進行掃描文件基準測試

Best OCR Model for Scanned Documents, Measured

AI 導讀

OpenRouter 在八份自製的劣化掃描檔上測試了 15 個視覺模型、Mistral OCR 與 Tesseract,Claude Opus 5.5 最準確,264 個關鍵值中答對 262 個,每 1,000 頁成本 $16.42,而 Mistral OCR 性價比最佳,264 個中答對 258 個,成本 $2.02。在一張褪色收據上,GPT-6 Luna 與 GPT-6.1 Sol 捏造了卡片數字、一個伺服器名稱與 wifi 密碼,這些錯誤無法從字元錯誤率中看出。文章包含轉錄掃描檔、關閉推理、交叉核對兩個不同實驗室的模型,以及透過 file-parser 外掛執行 Mistral OCR 的程式碼。

推薦理由

對 15 個視覺模型加上 Mistral OCR 與 Tesseract 在八份劣化掃描檔上進行實測基準測試,並附上可執行的程式碼,可交叉核對兩個模型以揪出捏造的值。

來源:OpenRouter Announcements · openrouter.ai