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考虑成本/性能的最佳权衡。

讨论总结

这是一个关于寻找最佳开源视觉模型用于OCR且要考虑成本/性能权衡的讨论。许多评论者推荐了自己认为不错的模型，如GOT - OCR2、PaddleOCR、pixtral和qwen2 vl等，并阐述了各自的理由，包括性能、语言支持等方面。同时也有一些关于模型在特定语言（如日语）表现、模型速度、模型试用体验等方面的讨论，还有人提出了针对特定使用场景的替代方案。

主要观点

  1. 👍 推荐GOT - OCR2为较好的开源视觉模型用于OCR。
    • 支持理由：相比sonnet 3.5表现良好。
    • 反对声音：在语言方面存疑，在git上没有相关内容，在日语方面表现不太好。
  2. 🔥 PaddleOCR中的视觉模型是开源的且性能优于任何混合模型。
    • 正方观点：支持其开源且性能好，还支持25种以上语言且数量在增长，飞桨用户组能覆盖近80种语言。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 pixtral和qwen2 vl在成本/性能权衡上是最佳选择。
    • 支持理由：比phi3.5 vision更稳健，qwen 70B性能虽好，但通过提示工程较小模型也能取得不错结果且运行成本更低。
    • 反对声音：无。
  4. 🤔 推荐mini - CPM - V - 2.6和florence - 2 - large - ft用于OCR。
    • 支持理由：mini - CPM - V - 2.6准确，florence - 2 - large - ft通用性强。
    • 反对声音：florence - 2 - large - ft提高准确性需要更多计算和延迟。
  5. 😎 推荐Rhymes/Aria用于OCR，在多轮和复杂任务方面表现佳。
    • 支持理由：在成本和性能方面能达到较好的权衡。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 No - Brother - 2237：GOT - OCR2 I believe would be a good one”
    • 亮点：较早推荐GOT - OCR2这个模型。
  2. “🤔 AdRepulsive7837：i agree it just perform so well even compare to result from sonnet 3.5”
    • 亮点：进一步肯定GOT - OCR2的性能。
  3. “👀 raiffuvar：what about langs? git does not have it”
    • 亮点：对GOT - OCR2的语言支持提出疑问。
  4. “😮 Dead_Internet_Theory：It seems kinda bad at Japanese, tried [the online demo](https://huggingface.co/spaces/stepfun - ai/GOT_official_online_demo) and wasn’t impressed.”
    • 亮点：指出GOT - OCR2在日语方面表现不佳。
  5. “💥 GradatimRecovery：The vision only models in PaddleOCR is open and far more performant than any mixed model”
    • 亮点：强调PaddleOCR模型的开源和高性能。

情感分析

总体情感倾向积极，大家都在积极分享自己知道的模型或观点。主要分歧点在于不同模型在性能、语言支持等方面的表现，可能的原因是大家的使用场景、测试数据和对成本/性能权衡的标准不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于针对自定义数据集训练或微调开源视觉模型的指南。
  • 潜在影响：有助于更多人根据自己的需求更好地利用开源视觉模型，推动OCR技术在更多场景下的应用。

详细内容：

标题：探索最佳开源 OCR 视觉模型的热门讨论

在 Reddit 上，一则关于“Best open source vision model for OCR”（最佳开源 OCR 视觉模型）的帖子引起了广泛关注，获得了众多的点赞和大量的评论。该帖子主要探讨了在成本和性能之间寻找最佳平衡的开源 OCR 视觉模型。

讨论的焦点集中在各种模型的优劣上。有人认为 GOT - OCR2 表现出色，甚至相比 Sonnet 3.5 也不逊色。有用户指出 PaddleOCR 的视觉模型开放且性能卓越，能支持 25 种以上的语言，并提供了相关讨论链接。还有人分享了自己的经历，比如尝试了某些模型的在线演示，有的觉得效果不好，有的则认为还不错。

有人提到，最佳的权衡选择是 Pixtral 和 Qwen2 VL，Qwen 70B 固然更好，但通过一些提示工程，较小的模型也能取得不错的结果。有人推荐了 mini - CPM - V - 2.6 和 florence - 2 - large - ft 等模型。

对于模型在不同语言和任务中的表现，也存在着不同的看法。有人表示某些模型在日语处理上表现欠佳，而有的则认为特定模型在处理复杂任务和多轮对话方面表现较好。

在众多观点中，有人投票支持 Rhymes/Aria，有人觉得 Pixtral 12b 能最好地识别自己的手写体。也有人在比较不同模型的速度和准确性，思考如何在成本、性能、语言支持等多方面找到最适合自己需求的模型。

那么，在这场热烈的讨论中，究竟哪一款开源 OCR 视觉模型能够真正满足用户在各种场景下的需求呢？这还有待用户根据自身的具体情况进一步探索和抉择。