在人工智能技术飞速发展的今天，OCR（光学字符识别）技术正逐渐成为各行业数字化转型的重要工具。2025年11月25日，腾讯混元实验室正式开源了全新OCR模型HunyuanOCR，该模型以仅1B的参数量，在多项业界OCR应用榜单中取得了SOTA（最先进水平）成绩。这一突破不仅代表了OCR技术的又一里程碑，更标志着轻量化与高性能在OCR领域实现了前所未有的平衡。HunyuanOCR凭借其端到端架构、多模态融合能力以及对复杂文档的卓越解析能力，迅速引发了行业内的广泛关注。在OmniDocBench测评中，它以94.1分的高分超越了谷歌Gemini3-pro等领先模型；在自建覆盖9大应用场景的基准测试中，其文字检测和识别能力大幅领先同类开源及商业OCR模型；在OCRBench榜单上，总得分高达860分，成为总参数3B以下模型中的佼佼者。这款小参数大能量的OCR模型，正重新定义OCR技术的边界和应用可能。
一、HunyuanOCR的快速体验
首先，我快速体验了一下文档解析的能力。使用以下提示词对图片进行解析
提取文档图片中正文的所有信息用markdown 格式表示，其中页眉、页脚部分忽略，表格用html 格式表达，文档中公式用latex 格式表示，按照阅读顺序组织进行解析。
解析后得到markdown文本。查看结果确实惊艳，当然也有错误的，比如下图中标出的数字，原来数字应该是3的平方变成了2的平方。
这是原图中的部分截图
接着使用同样的提示词，针对打印字体与手写字体结合的图片进行OCR测试了一下。
效果也是相当不错的。
二、HunyuanOCR的架构设计：端到端范式、轻量化参数与多模态融合
HunyuanOCR的架构设计是其性能突破的核心。该模型由三大核心部分构成：原生分辨率视频编码器、自适应视觉适配器和轻量化混元语言模型，这种创新性组合使其在保持轻量化的同时，实现了对复杂场景的卓越适应能力。
原生分辨率视频编码器是HunyuanOCR的"敏锐观察者"。与传统OCR模型采用的固定分辨率编码器不同，HunyuanOCR的视频编码器能够保留图像原始分辨率的细节信息。这一设计特别适用于处理模糊、低质量图像和视频场景，如手写笔记、街景招牌等。该编码器可能基于3D因果变分自编码器架构（参考腾讯HunyuanVideo模型的130亿参数视频生成架构），通过时空特征提取优化复杂场景的文本定位能力。这种原生分辨率设计使得模型在处理低质量图像时，仍能保持较高的识别准确率，解决了传统OCR在光照不均、字体多样、背景复杂等场景下的性能下降问题。
自适应视觉适配器是HunyuanOCR的"聪明翻译官"。该组件通过动态调整注意力权重或特征融合策略，实现对不同场景的自适应识别。当模型面对不同类型的文档（如学术论文、手写笔记、报纸等）时，适配器能够根据文档的排版特点和内容复杂度，自动优化识别策略，例如在处理表格密集型文档时增强布局分析能力，在处理手写文档时提升字符连写识别能力。这种动态调整机制大大提高了模型的泛化能力，使其能够应对各种未知场景的挑战。
轻量化混元语言模型是HunyuanOCR的"知识渊博的学者"。虽然参数量仅为1B，但通过多模态预训练和模型蒸馏技术，该语言模型在语义理解方面表现出色，能够将识别出的文本内容按照阅读顺序组织，公式采用LaTeX格式，复杂表格采用HTML格式表达，满足了文档电子化过程中对结构化输出的需求。这种轻量化设计使得模型在部署时更加灵活高效，无需庞大的计算资源支持，就能快速完成文字识别任务。 在端到端流程设计上，HunyuanOCR采用了一种创新性的单次推理架构。传统OCR方案需要分阶段处理（如先检测文本区域，再进行识别），而HunyuanOCR将检测、识别、解析等步骤整合为单次推理，通过跨模态注意力机制（Cross-Modal Attention）实现视觉与语言信息的深度融合。这种设计不仅简化了系统部署流程，还从根本上解决了传统流水线中常见的误差传播问题，显著提升了整体识别准确率。
三、HunyuanOCR的性能表现与实际应用场景价值
HunyuanOCR在多项权威评测中取得了令人瞩目的成绩。在复杂文档解析的OmniDocBench测评中，HunyuanOCR获得了94.1分的高分，超越了谷歌Gemini3-pro等领先模型。OmniDocBench评测集包含981页PDF，涵盖学术论文、教科书、考试试卷、杂志、书籍、笔记、财报、报纸、幻灯片等九大文档类型，评估布局检测、文本识别、公式识别、表格识别和阅读顺序等多维度能力。HunyuanOCR在这些任务中均表现出色，尤其是在表格和公式解析方面，其性能优势更为明显。 在自建覆盖9大应用场景的基准测试中，HunyuanOCR的文字检测和识别能力大幅领先同类开源及商业模型。这9大场景包括文档、艺术字、街景、手写、广告、票据、截屏、游戏及视频等，涵盖了从印刷体到手写体、从静态图像到动态视频的多样化识别需求。在票据识别场景中，HunyuanOCR对增值税发票、出租车票等关键字段的识别准确率高达99.9%，远超传统OCR方法在复杂票据场景下的表现。这种高精度识别能力使其在金融、医疗、物流等行业的文档处理中具有重要价值。
在OCRBench榜单上，HunyuanOCR以1B参数斩获总参数3B以下模型的SOTA成绩，总得分高达860分。这一成绩充分证明了其在轻量化OCR模型中的领先地位。此外，HunyuanOCR支持14种高频小语种（如德语、西班牙语、日语等）与中/英文互译，并在ICDAR2025端到端文档翻译比赛中获得了小模型赛道冠军，展示了其在跨语言文档处理方面的强大能力。
从实际应用场景价值来看，HunyuanOCR主要体现在以下几个方面： 多语种复杂文档解析：HunyuanOCR能够将扫描件或拍摄图像中的文本内容按照阅读顺序进行组织，公式以LaTeX格式表示，复杂表格以HTML格式表达。这种能力使其在学术研究、法律文书、医疗记录等复杂文档处理中具有重要价值，大幅提升了文档电子化和信息提取的效率。 票据字段JSON格式提取：对常见卡证和票据中的感兴趣字段（如姓名、地址、单位等），HunyuanOCR采用标准JSON格式解析。在金融行业应用中，这一功能可将发票处理效率提升50-100倍，例如某连锁超市采用OCR技术后，月度处理10万张采购发票的人力需求从5人降至1人，处理周期从7天缩短至1天。同时，结合智能校验（如与税务平台查验、与订单数据匹配）后，最终数据准确率可提升至99.5%以上，有效避免了因发票数据错误导致的税务风险。
使用以下提示词提取打车发票中的信息测试：
提取图片中的：['单价', '上车时间','发票号码', '省前缀', '总金额', '发票代码', '下车时间', '里程数'] 的字段内容，并且按照JSON格式返回。
{
"单价": "3.00",
"上车时间": "09:01",
"发票号码": "42609332",
"省前缀": "陕",
"总金额": "￥77.10元",
"发票代码": "161002018100",
"下车时间": "09:51",
"里程数": "26.1km"
}
视频字幕自动抽取：HunyuanOCR能够自动化抽取视频中的字幕，包括双语字幕。这一功能在视频创作、在线教育、媒体制作等领域具有重要价值，显著降低了视频内容制作和翻译的成本。例如，在视频平台应用中，HunyuanOCR可实现对视频中出现的字幕进行实时识别和翻译，为用户提供多语言字幕服务，提升用户体验。 拍照翻译功能：支持14种高频小语种拍照翻译，极大地方便了用户在跨语言沟通和文档处理中的需求。这一功能在跨境商务、国际旅行、多语言学习等场景中具有重要价值，打破了语言壁垒，促进了国际交流与合作。
四、HunyuanOCR开源对OCR技术发展和行业应用的潜在影响
腾讯选择开源HunyuanOCR，这一举措不仅展示了其在技术上的自信，也为整个行业提供了一个创新的平台。开源意味着更多的开发者和研究人员可以参与到模型的优化和应用中，共同推动OCR技术的发展。这种开放的态度，也将促进更多的合作与交流，从而提升整个行业的技术水平。 从技术扩散角度看，HunyuanOCR的开源可能加速OCR技术在非传统领域的应用，如教育、医疗、数字人文等 。例如，在数字人文领域，OCR技术可用于古籍、手稿的数字化和内容分析 ；在教育领域，可用于试卷扫描和自动评分；在医疗领域，可用于病历记录和药品标签识别。这些领域的应用将极大拓展OCR技术的应用范围，推动数字化进程。 从开发者社区动态来看，HunyuanOCR的开源有望形成一个活跃的开发者生态。参考腾讯HunyuanVideo项目的GitHub社区表现（星标破万，吸引全球100+贡献者，累计提交500+次代码，解决300+个Issue，合并200+个Pull Request），HunyuanOCR也可能吸引大量开发者参与。开发者可以通过二次开发，将HunyuanOCR适配到特定场景，或扩展其支持的语言种类，从而满足不同行业和地区的OCR需求。 从行业应用趋势来看，HunyuanOCR的开源可能推动OCR技术的普惠化。其轻量化设计（1B参数）和端到端流程的部署优势，使中小企业能够以较低成本获取高性能OCR能力，无需依赖昂贵的商业API（如AWS Textract、Google Vision等）。同时，HunyuanOCR的开源也为跨平台应用提供了便利，支持在云端、移动端、边缘设备等多种环境中部署，满足不同场景的需求。 从技术竞争格局来看，HunyuanOCR的开源可能引发其他厂商跟进开源，或推动轻量化OCR成为新标准。在参数量（1B）和性能（SOTA）上的突破，为OCR技术设定了新的性能标杆，促使行业向更高效、更轻量的方向发展。同时，其端到端架构和自适应视觉适配器的设计理念，也可能成为未来OCR模型的重要参考，推动技术革新。
五、HunyuanOCR的未来发展趋势与挑战
随着人工智能技术的不断进步，HunyuanOCR也将迎来新的发展机遇和挑战。从技术发展趋势来看，HunyuanOCR有望在以下几个方面取得突破： 首先，模型性能将进一步提升。通过增加训练数据量、优化模型结构、引入更先进的注意力机制等，HunyuanOCR的识别准确率有望进一步提高，尤其是在手写体、艺术字等复杂场景下的表现。同时，模型推理速度也将优化，使其在资源受限的环境中（如移动端、边缘设备）能够更快地完成识别任务。 其次，应用场景将更加多样化。随着多模态技术的发展，HunyuanOCR可能整合更多模态信息（如语音、视频），实现跨模态内容理解。例如，在视频生成场景中，结合语音识别和OCR技术，实现视频内容的多模态分析和理解。此外，HunyuanOCR也可能拓展到更多垂直领域（如法律、医疗、金融等），提供更加专业化、定制化的OCR解决方案。 第三，开源生态将更加成熟。随着开发者社区的壮大，HunyuanOCR的开源生态将更加完善，包括更多的预训练模型、更丰富的部署方案、更全面的文档支持等。这些都将降低OCR技术的使用门槛，推动技术普及。 然而，HunyuanOCR也面临一些挑战。首先是数据安全和隐私保护问题。在处理敏感文档（如合同、病历、发票等）时，如何确保数据安全和隐私保护，是模型应用中需要解决的重要问题。其次是多语言支持的扩展。虽然HunyuanOCR支持14种高频小语种，但要覆盖全球所有语言，仍需大量数据和计算资源的支持。最后是与现有系统的集成。如何将HunyuanOCR无缝集成到企业现有系统中，实现数据的自动流转和处理，也是技术落地中需要解决的问题。
六、结语：OCR技术的未来与HunyuanOCR的定位
HunyuanOCR的开源，标志着腾讯在OCR领域的领先地位，也代表了OCR技术发展的一个重要里程碑。作为一款轻量级端到端OCR模型，HunyuanOCR在保持高性能的同时，大幅降低了部署成本和使用门槛，为OCR技术的普及和应用提供了新的可能。 从技术角度看，HunyuanOCR的创新在于将多模态架构与轻量化设计结合，实现了OCR技术的三大突破：全端到端范式、轻量化参数设计和多模态融合能力。这些创新不仅解决了传统OCR的技术瓶颈，也为未来OCR技术的发展指明了方向。 从应用角度看，HunyuanOCR的多功能特性（支持多语种复杂文档解析、票据字段抽取、视频字幕识别及拍照翻译等）使其能够满足不同行业和场景的需求，推动各行业的数字化转型。 从行业影响角度看，HunyuanOCR的开源将促进OCR技术的开放共享和创新发展，形成一个更加活跃的开发者生态，加速OCR技术在各领域的应用。同时，其轻量化设计也可能推动OCR技术的普惠化，使更多中小企业能够以较低成本获取高性能OCR能力。 总之，HunyuanOCR的发布，标志着OCR技术进入了一个全新的阶段。在未来，随着更多企业和开发者的参与，HunyuanOCR将继续引领OCR行业的发展潮流，开启更多的可能性。无论是技术的进步，还是应用的拓展，HunyuanOCR都将成为推动社会发展的重要力量。
