阿里开源 0.8B 文档解析模型 OvisOCR2，端到端模型首次超越流水线方法

AI资讯 2026-07-24 阅读：102

阿里云开源 OvisOCR2，仅 0.8B 参数，在 OmniDocBench v1.6 上以 96.58 分登顶，首次证明端到端模型可超越传统流水线方法，大幅降低部署复杂度。无缝融入千问生态，为 RAG、企业知识库提供高效基础设施。 #AI 开源 #文档解析

7 月 24 日消息，今日，阿里云开源发布文档解析模型 OvisOCR2。该模型以 96.58 的综合得分刷新 OmniDocBench v1.6 榜单纪录，成为首个超越流水线方法并登顶该榜单的端到端模型，官方称“这是文档解析领域迎来技术路线的重要突破”。

端到端模型首次超越流水线方法

从官方公告获悉，文档解析是大模型落地的关键基础设施，企业知识库、RAG 检索、智能问答等场景均需将 PDF、扫描件等非结构化文档转化为结构化文本。

此前该领域由“流水线方法”主导，通常由版面分析模型和内容识别模型两部分组成，前者负责识别文档布局，后者负责文字、公式、表格等内容的识别，最后拼接输出。这种方式虽成熟，但存在维护成本高、误差累积、部署复杂等固有瓶颈。

OvisOCR2 采用端到端技术路线：输入一张文档图像，模型在一次生成中输出符合自然阅读顺序的 Markdown 表示，覆盖文本、公式、表格和视觉区域。过去需要多个模型协作完成的工作，现在由一个模型一步到位。

在 OmniDocBench v1.6 上以 96.58 分登顶，首次证明端到端模型可超越流水线方法。

小参数大能力，0.8B 实现 SOTA

OvisOCR2 由 Qwen3.5-0.8B 后训练得到。团队构建了真实文档与合成文档互补的数据引擎体系，合成文档专门补充表格与公式交织、多栏版式、长输出等复杂场景。训练方案融合监督微调（SFT）、强化学习（RL）、在线策略蒸馏（OPD）和模型融合四阶段流程，形成多阶段递进式的训练流程，充分释放紧凑模型的潜力。