超强开源 OCR 模型彻底颠覆了商业 OCR：轻量 0.9B 参数、多项能力达到了 SOTA 水平

在 AI Chat 中，OCR 的精度对 AI 问答的质量，有着重要的影响。近期，智谱发布了专为复杂文档理解而设计的多模态 OCR 模型 —— GLM-OCR。

该模型实现了 “小尺寸，高精度”。模型的参数量仅有 0.9B，但在权威 OmniDocBench V1.5 文档解析榜单中，以 94.6 分取得 SOTA。在文本、公式、表格和信息抽取方面的表现也优于多款 OCR 模型。

GLM-OCR 特点

• 完全开源，易于使用，配备完善 SDK 和推理工具链
• 高效推理，支持 vLLM、SGLang 和 Ollama 部署
• 专为复杂表格、代码密集型文档、印章等实际业务场景优化

本地部署

GLM-OCR 官方文档已经详细介绍了在 vLLM/SGLang 上如何部署 GLM-OCR，接下来我将介绍在 macOS 下，使用 mlx-vlm 在本地部署 GLM-OCR。

1.配置虚拟环境

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

2. 安装 mlx-vlm

pip install mlx-vlm

3. 下载模型

hf download mlx-community/GLM-OCR-8bit --local-dir ./models/GLM-OCR-8bit

hf download mlx-community/GLM-OCR-bf16 --local-dir ./models/GLM-OCR-bf16

4. 运行 GLM-OCR 模型

4.1 文本识别

代码：

from mlx_vlm import load, generate
from mlx_vlm.prompt_utils import apply_chat_template

model, processor = load("models/GLM-OCR-bf16")

prompt = "Text Recognition:"
formatted_prompt = apply_chat_template(
    processor, model.config, prompt, num_images=1)

result = generate(
    model,
    processor,
    formatted_prompt,
    image=["./images/codeblock.png"],
    max_tokens=2048,
    verbose=True,
)

输入图片：

结果：

4.2 公式识别

代码：

from mlx_vlm import load, generate
from mlx_vlm.prompt_utils import apply_chat_template

model, processor = load("models/GLM-OCR-bf16")

prompt = "Formula Recognition:"    
formatted_prompt = apply_chat_template(
    processor, model.config, prompt, num_images=1)

result = generate(
    model,
    processor,
    formatted_prompt,
    image=["./images/formula.png"],
    max_tokens=2048,
    verbose=True,
)

输入图片：

结果： 

4.3 表格识别

代码：

from mlx_vlm import load, generate
from mlx_vlm.prompt_utils import apply_chat_template

model, processor = load("models/GLM-OCR-bf16")

prompt = "Table Recognition:"
formatted_prompt = apply_chat_template(
    processor, model.config, prompt, num_images=1)

result = generate(
    model,
    processor,
    formatted_prompt,
    image=["./images/complex-table.png"],
    max_tokens=2048,
    verbose=True,
)

输入图片：

结果：

4.4 手写识别

代码：

from mlx_vlm import load, generate
from mlx_vlm.prompt_utils import apply_chat_template

model, processor = load("models/GLM-OCR-bf16")

prompt = "Text Recognition:"
formatted_prompt = apply_chat_template(
    processor, model.config, prompt, num_images=1)

result = generate(
    model,
    processor,
    formatted_prompt,
    image=["./images/handwriting.png"],
    max_tokens=2048,
    verbose=True,
)

输入图片：

结果：

4.5 Bad Cases

在测试表格识别的时候，也出现失败的案例。比如，对以下图片进行表格识别，就出现丢失的问题。该图片中的表格，没有包含完整的网格线。

输入图片：

结果：

同一张图片，使用 PaddleOCR 提供的 PaddleOCR-VL-1.5 在线环境进行测试，识别效果如下： 

同一张图片，使用 MinerU 提供的 MinerU VLM 在线环境进行测试，识别效果如下： 

总结

经过对 GLM-OCR 的能力进行多方面测试，虽然也有出现识别失败的情形，总体来说 GLM-OCR 的综合能力还是挺强的，本地的推理速度也挺快。如果 GLM-OCR 不能满足你的需求，你可以尝试 PaddleOCR-VL-1.5、MinerU2.5 或 DeepSeek OCR2 等模型。

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