看到这个标题，你可能会想"又一个号称吊打GPT的模型"。但这次不一样，华中科技大学真的搞出了点名堂。
前几天，华科和金山办公联合开源了一个叫MonkeyOCR的文档解析模型。听名字挺可爱，但实力可不含糊。
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这个只有3B参数的小模型，在文档解析任务上竟然超越了GPT-4o、Gemini 2.5 Pro这些巨头的产品。
我特意去试了试他们的在线demo，确实有两把刷子。
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最让我印象深刻的是它处理公式的能力。你知道，数学公式一直是OCR的老大难问题，那些复杂的分式、积分符号，传统OCR经常识别错。但MonkeyOCR在公式识别上比MinerU提升了15%，这个进步挺明显的。
表格处理也很出色。我测试了几张复杂的财务报表，它不仅能准确识别表格内容，还能保持原有的结构关系。相比之下，很多工具要么识别不准，要么把表格结构搞乱了。
从技术角度看，MonkeyOCR创新在于它的SRR三元组设计。简单说就是把文档解析分成三个问题："Where is it?"（结构检测）、"What is it?"（内容识别）、"How is it organized?"（关系理解）。
这种设计很聪明。传统pipeline方法容易累积错误，端到端大模型又太笨重。MonkeyOCR找了个平衡点，既保证精度又控制了计算开销。
整体表现上，MonkeyOCR比MinerU平均提升了5.1%，在公式识别上提升15%，表格处理上提升8.6%。
更关键的是效率。MonkeyOCR处理多页文档的速度是0.84页/秒，MinerU是0.65页/秒，而Qwen2.5-VL-7B只有可怜的0.12页/秒。
这意味着什么？如果你要处理100页的PDF，MonkeyOCR只需要2分钟，而Qwen需要14分钟。在实际应用中，这种速度差异是致命的。
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还有一个细节让我挺惊喜：这个3B的模型可以在单张RTX 3090上跑。要知道，现在动不动就几十GB的大模型，普通人根本跑不起来。MonkeyOCR这种"小而美"的设计，让更多开发者能够实际使用。
当然，也不是完美的。我在测试中发现，对于一些非常规排版的文档，比如古籍或者手写体，识别效果还是有限的。不过这也正常，毕竟这些场景的数据相对稀少。
从训练数据看，团队构建了MonkeyDoc数据集，包含390万个实例，覆盖十多种文档类型。这个数据规模在文档解析领域算是相当不错了。
华科在AI视觉这块确实有两把刷子。
他们之前的TextMonkey、Mini-Monkey都在OCR领域有不错的表现。这次的MonkeyOCR可以看作是这个系列一个重要迭代，技术越来越成熟了。
对于想要部署文档解析服务的公司来说，MonkeyOCR提供了一个很有吸引力的选择。既有不错的精度，又能控制成本，训练也只需要8张RTX 3090，门槛不算太高。
项目已经开源，GitHub上已经有2.5K的star了。代码、模型都能免费下载，还提供了在线demo可以直接测试。
只是有一点要注意，在线demo对大图片的处理似乎有些bug，测试时候最好控制下图片尺寸。
总的来说，MonkeyOCR是个不错的开源项目，特别是对于需要高效文档解析的场景。虽然不敢说真的"吊打"所有商业产品，但确实在某些方面有自己的优势。
