先锐评几句：
AI文档解析其实挺重要的，以我自己为例，做很多别的ai任务时，都需要OCR作为基础，如果这块做的不好，影响后续一系列的工作。
最近华中科技大学（HUST）主导开源的一款名为 MonkeyOCR 的文档解析模型还挺火的。它不光在公开数据集上识别精度超越了某些闭源大模型（包括GPT4o），速度还更快，更重要的是，它可在单机单卡（3090）上部署，参数量仅为3B。
高精度、快速度、低门槛的文档解析，真的可能实现吗？
（这名字好难听，谁起的，猴子OCR。。）
初见MonkeyOCR：开源新星，实力不凡
这款引起业界广泛关注的MonkeyOCR文档解析模型，其主要作者团队来自华中科技大学和金山。它在GitHub仓库已迅速斩获2.5K星标，足见其受关注程度和潜力。
MonkeyOCR 在论文中直接对标的，是专业从事文档解析的开源工具MinerU，以及包括GPT4o在内的开源或闭源的商业大模型。它的目标很明确：要在精度和速度上都做到行业领先。
- 论文链接： https://arxiv.org/abs/2506.05218
- 代码仓库： https://github.com/Yuliang-Liu/MonkeyOCR
- 在线体验： http://vlrlabmonkey.xyz:7685/
从OmniDocBench数据集的对比结果来看（如下图所示），MonkeyOCR 在整体精度上提升明显，而且推理速度也确实更快，这对于实际应用来说，是实打实的性能飞跃。
OmniDocBench 数据集与其他 SOTA 技术的比较结果
MonkeyOCR的设计哲学：一条折中但高效的路径
论文中，作者首先对当前文档解析的两条主流技术路径提出了独到的“批评”：
基于管线的方法（Pipeline-based）：
这种方法将文档解析任务拆解为多个独立的小任务，比如布局识别、区域分割、文本识别、表格识别、公式识别、结构重组等，每个任务都用独立模型优化。这样做的好处是每个环节可以精细调优，但致命缺点是容易受到错误累积的影响。早期阶段的识别错误，会像滚雪球一样影响后续任务，导致“一步错，步步错”，后面再强的模型也无法弥补。
Pipeline-based 方法错误累积示例
端到端大模型的方法：
这类模型直接从原始文档推断出结构化结果，不考虑文档的内部结构和任务分解。它们虽然思路简洁，但面临巨大的计算量挑战，尤其是在处理高分辨率或复杂文档时，推理成本非常高。
MonkeyOCR 则巧妙地选择了一条居中的设计，提出了一种名为 Structure-Recognition-Relation (SRR) 的三元组方式：
- Structure（结构）： 文档首先通过目标检测（这里使用了强大的 YOLO 模型）被切分为一个个独立的“块”（比如文本块、图片块、表格块等）。这一步是为了提前识别文档的物理结构。
- Recognition（识别）： 每一个被切分出来的“块”，会单独输入到端到端的大模型中进行识别。由于文档被分成了小块，LLM（大型语言模型）的推理计算量会大大下降，效率自然就上来了。
- Relation（关系）： 最后，模型会结合文档的整体结构信息和识别到的具体内容，来预测这些“块”之间内在的逻辑关系（比如这段文字属于哪个标题，这个表格和哪个段落相关联）。
这种SRR设计哲学，既避免了纯管线方法的错误累积，又大幅降低了端到端大模型的计算负担，是实现高效高精度文档解析的关键。
核心突破：大规模高质量数据集MonkeyDoc的构建
理解了MonkeyOCR的设计思路后，你可能会觉得SRR三元组方法本身并不算特别“新颖”。但要实现一个真正有效的AI模型，尤其是文档解析这种对数据质量要求极高的任务，大规模、高质量的标注数据才是真正的核心！ 这也正是MonkeyOCR论文中着墨颇多的地方。
作者团队构建了一个名为 MonkeyDoc 的大规模文档解析数据集，它的规模和多样性都超越了常见的同类数据集（具体对比见下表）：
MonkeyDoc 数据集与其他文档解析数据集比较
MonkeyDoc 不仅包含了多种文档类型（如PPT、笔记、杂志、试卷等），还详细标注了各种结构分块（表格、图像、文本、公式等），如下图的数据样例所示：
MonkeyDoc 包含的标注数据样例和合成数据样例
这个数据集的生成过程也颇具匠心，它充分利用了多种来源和方法：
- 利用现有开源数据集： 整合已有的优质资源。
- 可解析的PDF文档： 直接从PDF中提取结构化信息。
- 数据合成方法： 通过算法自动生成大量多样化的数据，扩充样本。
- 专家大模型的自动标注结果： 引入顶尖AI模型的标注能力，提高标注效率和质量。
MonkeyDoc 数据集生成的三大核心阶段
粗略计算，作者团队通过这些方法，构建了上百万级别的有标注训练数据，这无疑是MonkeyOCR模型成功的关键基石。
实现细节与亮眼实验结果
MonkeyOCR 在实际实现中，使用了专门针对文档结构识别的 DocLayout-YOLO 来进行结构检测。整个模型在32个 A800 显卡上训练了53个小时，这对于一个高性能AI模型来说，是标准且必要的投入。
MonkeyOCR 整个文档解析过程示意图
实验结果令人印象深刻！MonkeyOCR 与同样开源的专用模型 MinerU、开源的多模态大模型 Qwen2.5-VL，以及闭源的商业大模型 GPT4o 进行了对比。结果显示，MonkeyOCR 在整体上取得了更好的性能，尤其在处理中文内容识别上的领先优势似乎更为明显。
在 OmniDocBench 数据集上不同任务上的对比结果
在 OmniDocBench 数据集上跨9种 PDF 页面类型比较结果
实测体验：优点突出，小问题也别忽略
作者提供了可直接体验的Demo网站：http://vlrlabmonkey.xyz:7685/，非常推荐大家亲自上手试玩一下。
(最喜欢有demo的了！！！这点夸夸)
在网上下载了一张药方图片进行测试，并把 MonkeyOCR 的结果和常用的 MinerU 进行了对比：
MinerU 客户端测试结果
MonkeyOCR 官网测试结果
从这张图片来看，MonkeyOCR 的结构检测确实做得蛮好的，因为它准确识别出药方中间部分是表格，所以最终结果也是以表格形式展示，结构化能力很强。不过，也遗憾地发现一个小问题： 图片中的“茯苓”的“茯”字识别错了。这说明在某些特定字体或手写体识别上，仍有提升空间。
另外，在试用这个Demo网站的时候，我多次遇到图片文件上传和解析时系统提示错误的情况。貌似网站对于分辨率特别大的图片处理有Bug，如果大家测试，最好不要上传过大的图片，这是个小“坑”哦。
总结：未来可期，值得一试！
总而言之，对于从事文档解析方向研究和工程的同学来说，MonkeyOCR 无疑是一个非常值得关注和深入尝试的开源项目。它在高精度、高速度、低部署门槛之间找到了一个很好的平衡点，尤其是其独特的设计哲学和大规模数据集构建方法，为业界提供了宝贵的参考。
虽然目前在个别字符识别和Demo稳定性上还有一些小瑕疵，但这丝毫不影响它作为一款潜力巨大的开源模型，未来在文档自动化、知识提取等领域发挥重要作用。
也希望大家可以在评论区说说，你们在实际情况中用过那些ocr或者文档解析比较好用的
