Оптическое распознавание символов (OCR) перешло от простого извлечения текста к интеллектуальному анализу документов. Современные системы должны считывать отсканированные и цифровые PDF-файлы за один проход, сохранять структуру, обнаруживать таблицы, извлекать пары «ключ-значение» и работать с несколькими языками.
В 2025 году шесть систем охватывают большинство реальных рабочих нагрузок:
1. Google Cloud Document AI, Enterprise Document OCR.
2. Amazon Textract.
3. Microsoft Azure AI Document Intelligence.
4. ABBYY FineReader Engine и FlexiCapture.
5. PaddleOCR 3.0.
6. DeepSeek OCR, Contexts Optical Compression.
Цель сравнения
Цель этого сравнения — не ранжировать системы по одному показателю, поскольку они нацелены на разные ограничения. Задача — показать, какую систему использовать для заданного объёма документов, модели развёртывания, набора языков и последующего стека ИИ.
Измерения оценки
Мы сравниваем по шести стабильным параметрам:
* Качество OCR для отсканированных, сфотографированных и цифровых PDF-файлов.
* Структура и таблицы макетов, пары «ключ-значение», метки выделения, порядок чтения.
* Поддержка языков и рукописного ввода.
* Модель развёртывания: полностью управляемая, контейнерная, локальная, самостоятельная.
* Интеграция с LLM, RAG и инструментами IDP.
* Стоимость в масштабе.
Google Cloud Document AI, Enterprise Document OCR
Google Cloud Document AI берёт PDF-файлы и изображения, независимо от того, отсканированы они или цифровые, и возвращает текст с макетом, таблицами, парами «ключ-значение» и метками выделения. Он также использует распознавание рукописного ввода на 50 языках и может определять математику и стиль шрифта. Это важно для финансовых отчётов, образовательных форм и архивов.
Сильные стороны:
* Высокое качество OCR для деловых документов.
* Обнаружение структуры макета и таблиц.
* Один конвейер для цифровых и отсканированных PDF-файлов, что упрощает приём данных.
* Уровень предприятия с IAM и резидентностью данных.
Ограничения:
* Это услуга Google Cloud с оплатой по факту использования.
* Для пользовательских типов документов всё равно требуется настройка.
Используйте, когда:
* Ваши данные уже находятся в Google Cloud.
* Необходимо сохранить макет для последующего этапа LLM.
Amazon Textract
Textract предоставляет два API-интерфейса: синхронный для небольших документов и асинхронный для больших многостраничных PDF-файлов. Он извлекает текст, таблицы, формы, подписи и возвращает их в виде блоков со связями.
Сильные стороны:
* Надёжное извлечение таблиц и пар «ключ-значение» для квитанций, счетов и страховых форм.
* Чёткая модель синхронной и пакетной обработки.
* Тесная интеграция с AWS, подходит для бессерверных и IDP в S3.
Ограничения:
* Качество изображения оказывает видимое влияние, поэтому для загрузок с камеры может потребоваться предварительная обработка.
* Настройка более ограничена, чем у пользовательских моделей Azure.
* Привязан к AWS.
Используйте, когда:
* Нагрузка уже находится в AWS.
* Нужен структурированный JSON из коробки.
Microsoft Azure AI Document Intelligence
Служба Azure, переименованная из Form Recognizer, сочетает в себе OCR, общий макет, предварительно созданные модели и пользовательские нейронные или шаблонные модели.
Сильные стороны:
* Лучшие в своём классе пользовательские модели документов для форм бизнес-линий.
* Контейнеры для гибридных и автономных развёртываний.
* Предварительно созданные модели для счетов, квитанций и документов, удостоверяющих личность.
* Чистый вывод JSON.
Ограничения:
* Точность на некоторых документах, не относящихся к английскому языку, всё ещё может быть немного ниже, чем у ABBYY.
* Цены и пропускную способность необходимо планировать, поскольку это всё ещё облачный продукт.
Используйте, когда:
* Необходимо обучить систему вашим собственным шаблонам.
* Вы используете Microsoft и хотите использовать одну и ту же модель в Azure и на локальном уровне.
ABBYY FineReader Engine и FlexiCapture
ABBYY остаётся актуальной в 2025 году благодаря трём вещам: точности на печатных документах, очень широкому языковому охвату и глубокому контролю над предварительной обработкой и зонированием.
Сильные стороны:
* Очень высокое качество распознавания на отсканированных контрактах, паспортах, старых документах.
* Самый большой языковой набор в этом сравнении.
* FlexiCapture можно настроить для обработки повторяющихся документов.
* Зрелые SDK.
Ограничения:
* Стоимость лицензии выше, чем у открытого ПО.
* Глубокое обучение на основе сцен текста не является приоритетом.
* Масштабирование до сотен узлов требует инженерных усилий.
Используйте, когда:
* Необходимо запустить систему на локальном уровне.
* Необходимо обработать много языков.
* Необходимо пройти аудит соответствия.
PaddleOCR 3.0
PaddleOCR 3.0 — это лицензированный Apache инструментарий с открытым исходным кодом, который предназначен для преобразования изображений и PDF-файлов в готовые для LLM структурированные данные.
Сильные стороны:
* Бесплатно и открыто, без платы за страницу.
* Быстро на GPU, можно использовать на периферии.
* Охватывает обнаружение, распознавание и структуру в одном проекте.
* Активное сообщество.
Ограничения:
* Необходимо развернуть, отслеживать и обновлять.
* Для европейских или финансовых макетов часто требуется постобработка или точная настройка.
* Безопасность и долговечность — ваша ответственность.
Используйте, когда:
* Нужен полный контроль.
* Необходимо создать службу интеллектуального анализа документов для самостоятельного размещения LLM RAG.
DeepSeek OCR, Contexts Optical Compression
DeepSeek OCR — это не классическая система OCR. Это модель языка видения, ориентированная на LLM, которая сжимает длинные тексты и документы в изображения высокой чёткости, а затем декодирует их.
Сильные стороны:
* Самостоятельно размещается, готово к использованию с GPU.
* Отлично подходит для длинных контекстов и смешанных текстов с таблицами, поскольку сжатие происходит до декодирования.
* Открытая лицензия.
* Подходит для современных агентских стеков.
Ограничения:
* Нет стандартного общедоступного бенчмарка, который сравнивал бы его с Google или AWS, поэтому предприятия должны проводить собственные тесты.
* Требуется GPU с достаточным объёмом видеопамяти.
* Точность зависит от выбранной степени сжатия.
Используйте, когда:
* Нужен OCR, оптимизированный для конвейеров LLM, а не для оцифровки архивов.
1. Какие системы оптического распознавания символов (OCR) поддерживают работу с несколькими языками и рукописным вводом?
Системы, которые поддерживают работу с несколькими языками и рукописным вводом: Google Cloud Document AI, Enterprise Document OCR.
2. В чём преимущества использования Google Cloud Document AI для обработки деловых документов?
Преимущества использования Google Cloud Document AI для обработки деловых документов:
* высокое качество OCR для деловых документов;
* обнаружение структуры макета и таблиц;
* один конвейер для цифровых и отсканированных PDF-файлов, что упрощает приём данных;
* уровень предприятия с IAM и резидентностью данных.
3. Какие ограничения есть у Amazon Textract и в каких случаях его стоит использовать?
Ограничения Amazon Textract:
* качество изображения оказывает видимое влияние, поэтому для загрузок с камеры может потребоваться предварительная обработка;
* настройка более ограничена, чем у пользовательских моделей Azure;
* привязан к AWS.
Amazon Textract стоит использовать, когда:
* нагрузка уже находится в AWS;
* нужен структурированный JSON из коробки.
4. В чём сильные стороны Microsoft Azure AI Document Intelligence и в каких случаях её стоит использовать?
Сильные стороны Microsoft Azure AI Document Intelligence:
* лучшие в своём классе пользовательские модели документов для форм бизнес-линий;
* контейнеры для гибридных и автономных развёртываний;
* предварительно созданные модели для счетов, квитанций и документов, удостоверяющих личность;
* чистый вывод JSON.
Microsoft Azure AI Document Intelligence стоит использовать, когда:
* необходимо обучить систему вашим собственным шаблонам;
* вы используете Microsoft и хотите использовать одну и ту же модель в Azure и на локальном уровне.
5. Какие системы OCR подходят для локального развёртывания и почему?
Для локального развёртывания подходят системы ABBYY FineReader Engine и FlexiCapture, поскольку:
* ABBYY остаётся актуальной в 2025 году благодаря точности на печатных документах, очень широкому языковому охвату и глубокому контролю над предварительной обработкой и зонированием;
* FlexiCapture можно настроить для обработки повторяющихся документов;
* зрелые SDK.