原贴链接

无实质内容，仅提供了一个网址：https://getomni.ai/blog/benchmarking - open - source - models - for - ocr

讨论总结

该讨论围绕Qwen - 2.5 - 72b是最佳开源OCR模型这一观点展开。有评论对模型的更新情况进行探讨，包括不同版本间的差异、权重更新等；也有对模型性能对比的讨论，如与其他OCR模型比较，还有对其在多语言方面评估的质疑，以及一些关于模型应用场景的疑问等，整体氛围充满探究性。

主要观点

  1. 👍 Qwen2.5 vl 32b书写能力比原版Qwen好。
    • 支持理由：评论直接表明。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Qwen - 2.5 - 72b可能没有更新，发布版本是32B。
    • 正方观点：Dark_Fire_12根据自己的认知提出。
    • 反方观点：无明确反对，但后续有不同版本更新情况的补充。
  3. 💡 仅基于英语不能对OCR模型做出公平评估，需要多语言内容。
    • 支持理由：uutnt指出仅英语依据不全面，Tylernator同意并表示构建多语言数据集困难。
    • 反对声音：无。
  4. 💡 质疑Qwen - 2.5 - 72b是最好的开源OCR模型，Ovis2模型在OCRBench中处于领先地位且参数倍数关系显示Qwen - 2.5 - 72b称最佳不合理。
    • 支持理由：对比Ovis2模型的优势。
    • 反对声音：无。
  5. 💡 肯定原帖中的模型信息有用，同时对另一个OCR模型感兴趣并询问是否被测试。
    • 支持理由：mrshadow773表示原帖信息好，并对未测试的模型感兴趣。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 mrshadow773: Good info! Did you test [https://huggingface.co/allenai/olmOCR - 7B - 0225 - preview](https://huggingface.co/allenai/olmOCR - 7B - 0225 - preview) by any chance? As it’s a bit VRAM friendlier I’m curious to see how it stacks up”
    • 亮点：在肯定原帖信息同时引出对其他模型的关注。
  2. “🤔 Dark_Fire_12：I don’t think 72B got an update, the release was 32B.”
    • 亮点：对原帖中的模型更新情况提出疑问。
  3. “👀 uutnt: This is just in English. Need to see multilingual to make a fair assessment.”
    • 亮点：指出原帖评估模型依据的局限性。
  4. “😎 No - Fig - 8614: 我们在OpenRouter上作为独家提供商提供qwen 2.5vl服务已超一周。”
    • 亮点：提供了关于qwen 2.5vl服务的信息。
  5. “🤨 Pvt_Twinkietoes: Hmmm? Why are there no comparison to OCR models like paddleOCR and GOT OCR 2.0?”
    • 亮点：对原帖模型为最佳的结论质疑其比较对象的完整性。

情感分析

总体情感倾向比较复杂，既有肯定Qwen - 2.5 - 72b是最佳开源OCR模型的声音，也有很多质疑的声音。主要分歧点在于模型的评估依据（如是否多语言、是否与足够多的其他模型对比）以及模型本身的性能（如25%不准确率等）。可能的原因是大家对OCR模型的期望和评估标准不同，不同的应用场景和需求也导致了对模型评价的差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：对Qwen - 2.5 - 72b与其他模型（如Gemini Flash 2.0等）的比较可能会成为后续讨论内容。
  • 潜在影响：如果Qwen - 2.5 - 72b被证明存在不足，可能促使其改进或者推动更多开源OCR模型的发展；如果被证明优秀，可能影响相关行业对OCR模型的选择。

详细内容：

标题：Qwen-2.5-72b 成为热门开源 OCR 模型，引发 Reddit 热烈讨论

在 Reddit 上，一则关于“Qwen-2.5-72b 是目前最好的开源 OCR 模型”的帖子引起了众多关注。该帖子包含链接 https://getomni.ai/blog/benchmarking-open-source-models-for-ocr ，获得了大量的点赞和众多评论。讨论主要围绕 Qwen 模型的更新、性能、适用场景等方面展开。

讨论焦点与观点分析： 有人指出 Qwen2.5 vl 32b 比 vanilla qwen 表现更好。有人认为 72B 未获更新，新更新的是 32B，且 32B VL 在一些基准测试中超越了旧的 Qwen 2 VL 72B 模型。有人提出 32B 在 GPU 成本上更具价值。还有新用户好奇模型更新后是否需要重新下载，以及有没有更简单的更新方式。 有用户分享说自己由于 GPU 资源有限，更新不频繁，通常会删除旧下载。有人测试了新的 7B Omni 模型，并分享了相关链接。 有人质疑基准滚动 gif 难以阅读，有人认为需要进行多语言评估。还有人对不同模型的 VRAM 要求、在特定场景中的表现等进行了讨论。 有人询问是否有对某些特定模型的测试，有人解释 OCR 的含义。有人好奇封闭源模型在图像输入时的令牌消耗情况。

在这场讨论中，大家对于 Qwen 模型各抒己见，观点多样。既有对其性能的肯定，也有对其改进方向的期待。这场讨论充分展现了大家对开源 OCR 模型的关注和深入思考。