MonkeyOCR是什么

开源成就

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Star数已经收获6.1K Star，热度持续攀升

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主开发语言基于Python开发，支持多种部署方式

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性能碾压在OmniDocBench基准测试中超越GPT-4o、Gemini 2.5-Pro等闭源大模型

核心功能

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全场景文档解析，支持学术论文、财务报表、新闻报刊等9种PDF页面类型，中英文文档通吃

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精准的结构识别，公式表格不在话下，我试着上传了几篇带复杂数学公式的论文，识别准确率让人惊喜

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智能关系预测，不仅能识别内容，还能理解文档结构层级，输出的Markdown保持原文档逻辑关系

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多种模型规格，提供1.2B、3B两个版本，1.2B版本仅需8GB显存就能运行，普通游戏显卡都能跑起来

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灵活的部署方式，支持Docker一键部署、本地安装、FastAPI服务等多种方式，还提供了Gradio可视化界面

性能表现

MonkeyOCR-pro-3B在olmOCR-Bench测试中得分75.8，超过了Nanonets OCR、GPT-4o等商业方案，在表格识别任务上准确率高达87.5%，而1.2B轻量版也达到了71.8分，性能损失仅1.6%但速度提升36%

# 端到端文档解析，简单一行命令 python parse.py input_path # 指定解析任务类型 python parse.py input_path-t text/formula/table # 批量处理目录下的PDF并按页拆分结果 python parse.py input_path-s

安装指南

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Docker部署最省心，官方提供了完整的docker-compose配置，支持Gradio界面和FastAPI服务

# 构建镜像 dockercomposebuildmonkeyocr # 启动Gradio演示界面(7860端口) dockercomposeupmonkeyocr-demo # 启动FastAPI服务(7861端口) dockercomposeupmonkeyocr-api

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本地安装也很简单，按照官方安装指南配置好环境后，用huggingface或modelscope下载模型权重即可

# 下载MonkeyOCR-pro-3B模型 python tools/download_model.py-n MonkeyOCR-pro-3B # 或下载1.2B轻量版 python tools/download_model.py-n MonkeyOCR-pro-1.2B

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硬件要求友好，测试过的GPU包括3090、4090、A6000、V100甚至4060 8GB显存都能运行量化后的模型，对个人用户很友好

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支持量化部署，通过AWQ量化技术可以进一步降低显存占用，官方提供了完整的量化教程

用MonkeyOCR处理了几十份技术文档和学术论文，转换出来的Markdown格式工整规范，公式表格都保留完好，特别是那些带复杂排版的财务报表，以前要手动整理半天，现在几秒钟就搞定了，虽然需要一定的技术门槛来部署，但对于经常处理文档的开发者和研究人员来说，这个工具绝对是效率神器，在文档解析这个细分领域，MonkeyOCR已经做到了开源天花板

项目图片

 

 

 

 

 

 

 

 

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