DeepSeek OCR vs Qwen-3 VL vs Mistral OCR：誰更勝一籌？
譯者 | 晶顏
審校 | 重樓
在數字化轉型加速推進的當下，企業對高效AI文檔處理系統的需求日益迫切。然而，面對市場上多款功能相近的光學字符識別（OCR）模型，開發人員在選型過程中往往面臨決策困境。模型在處理速度、識別精度、成本控制等關鍵維度的表現，直接影響文檔處理系統的整體效能與業務落地價值，因此篩選兼具高效性與適配性的模型成為核心訴求。
基于此，本文選取DeepSeek OCR、Qwen-3 VL與Mistral OCR三款市場認可度較高的AI模型，開展針對性對比研究。
本次評測聚焦模型在實際業務場景中的數據提取效率、提升能力。先進的光學字符識別技術作為業務自動化的核心支撐，其性能表現與企業運營效率直接相關。本次評測以產品成熟度、文檔語義理解準確度為核心基準，通過科學測試流程驗證不同模型的適配性——合理選型是實現文檔精準分析的前提，最終評測結果將明確哪款模型方案能在實際應用中快速釋放最大價值。
光學字符識別技術的演進歷程
傳統光學字符識別（OCR）系統的核心局限在于僅聚焦原始字符提取，缺乏對文檔結構的深度解析能力，在處理表格、多列布局或復雜格式文檔時極易出現識別偏差。隨著人工智能技術的迭代，現代OCR模型全面采用視覺-語言融合架構，實現了兩大核心突破：一是具備深度上下文理解能力，二是大幅提升布局解析精度。這類模型能夠精準識別文本在文檔中的結構化屬性，而非單純將其視為連續信息流，使OCR技術從“字符識別”升級為“文檔語義與結構雙重解析”，突破了傳統以字符錯誤率為唯一指標的評價體系。
據最新行業報告顯示，70%的企業用戶將“結構保真度”列為OCR技術的核心需求——這一市場訴求推動現代OCR模型必須兼顧雙重目標：既要保證字符識別的高精度，又要完整保留文檔原有格式邏輯與字段關聯關系，為后續數據應用提供可靠支撐。
測試文檔的選型邏輯與依據
測試文檔的科學選型是確保評測結果客觀性與實用性的關鍵，需同時滿足“復雜度適配”與“業務關聯性”兩大要求。本次測試選取美國國稅局（IRS）5500-EZ表格作為核心測試樣本，其選型依據主要包括以下維度：該表格包含多重復雜且敏感的數據字段，密集布局中同時涵蓋手寫與打印兩類字符，能夠有效驗證模型在混合字符類型識別中的適配性；表格內置的虛線分隔、多維度字段分類等設計，對模型的布局理解能力構成嚴格考驗；此外，稅務表格的字段提取準確性直接關聯業務決策風險，錯誤識別將產生明確且可量化的業務影響，能夠真實模擬模型在高價值場景中的應用表現。綜上，該表格為全面檢驗模型的文檔分析核心能力提供了極具代表性的測試場景。
三款核心OCR模型概述
1. DeepSeek-OCR
DeepSeek OCR采用了一套大型且專用的模型架構，以“推理速度與運行效率”為核心優化方向。其創新研發的“上下文光柵化”技術，實現了視覺信息的高效處理與精準轉換，能夠在保證識別精度的同時，滿足大規模數據處理的效率需求。該模型的整體設計聚焦企業級應用場景，具備良好的可擴展性，能夠適配從中小規模業務到大規模部署的全場景需求。
2. Qwen-3 VL
Qwen-3 VL是阿里巴巴推出的開放式多模態智能系統，其核心優勢在于支持超寬上下文窗口。該高容量架構設計使其能夠輕松應對復雜長篇文檔的解析需求，在多語言OCR任務中保持穩定的高精度表現。同時，模型秉持開放化設計理念，為研究人員與開發人員提供充足的靈活擴展空間，適配定制化開發場景。
3. Mistral OCR
Mistral OCR是一款面向生產級AI文檔處理的新型視覺-文本融合模型，以“高精度字符識別”與“字段級提取準確性”為核心定位。該模型針對實際業務場景中的文檔處理痛點進行專項優化，在復雜格式、混合字符類型等場景中保持穩定的性能輸出，能夠生成結構清晰、字段關聯準確的標準化識別結果，適配企業級數據處理的嚴苛需求。
實際操作測試執行與分析
為確保評測結果的客觀性、公正性與可比性，本次測試統一通過各模型公開開放的API接口或官方網絡平臺進行訪問，采用標準化測試流程與統一輸入條件，聚焦核心光學字符識別引擎的性能表現。在測試過程中，向三款模型（DeepSeek OCR、Qwen-3 VL、Mistral OCR）同步提交相同的IRS 5500-EZ表格圖像及統一制定的OCR任務提示，該提示明確要求模型完成精準文本提取的同時，完整保留文檔原始結構與格式邏輯，避免因輸入差異導致的測試偏差。
OCR提示指令：“對提供的圖像或PDF文檔執行光學字符識別（OCR）處理，精準提取文檔中所有可見文字內容，嚴格還原其在原始文檔中的呈現形式、格式布局及結構關聯。”
測試步驟
1. 輸入規范處理：確保測試輸入文件符合各模型支持的格式要求，本次測試統一采用高清PNG格式的IRS 5500-EZ表格圖像，避免因格式兼容性問題影響識別效果。
2. 圖像預處理優化：為消除圖像質量對識別結果的干擾，統一對測試圖像進行標準化預處理——調整亮度與對比度至最佳識別區間，轉換為灰度圖像以降低噪聲干擾，確保各模型在同等圖像質量條件下進行性能比拼。
3. OCR引擎執行：調用各模型的核心OCR功能模塊對預處理后的圖像進行掃描識別，通過API參數配置強制啟用“格式保留優先”模式，最大限度確保模型在識別過程中還原文檔原始布局。
4. 文本完整性提取：從各模型的OCR輸出結果中提取文本數據，重點核查標點符號、大小寫規范、換行格式、字段分隔等細節的還原度，確保完整捕獲文檔中所有可見文本信息，無遺漏或冗余。
輸出格式要求
所有模型的識別結果需以純文本格式輸出，禁止附加額外標記、注釋或格式轉換，確保輸出結果的一致性與可對比性。
示例說明
- 輸入：標準化預處理后的IRS 5500-EZ表格PNG圖像
- 輸出：“[提取的完整文本內容]，其標點符號、行距分布、字段分隔、格式布局均與原始表格保持一致”
關鍵注釋
本次測試的核心評估維度之一為“結構保真度”，因此“務必確保文本提取能夠保留原始文檔的結構和格式。”
1. DeepSeek-OCR
- 訪問DeepSeek官方指定的測試平臺（網址：https://chat.deepseek.com）；
- 按照平臺交互指引，同步上傳預處理后的IRS 5500-EZ表格圖像及上述統一制定的OCR測試提示；
- 提交任務并等待模型返回識別結果，期間保持平臺參數默認配置，不額外添加自定義設置。
輸出：
# Form Number: CA 530082
## Annual Return of A One-Participant (Owners/Partners and Their Spouses) Retirement Plan or A Foreign Plan
This form is required to be filed under section 6058 of the Internal Revenue Code. Certain royalty statements must be made required to be paid from other instructions. Complete all entries in accordance with the instructions to the Form 5500-EZ.
Go to www.irs.gov/Form5500EZ for instructions and the latest information.
---
### Annual Return Identification Information
For the calendar plan year 2023 or fiscal plan year beginning (MM/DD/YYYY)
(1) The final return filed for the plan
(2) an amended return
(4) a short plan year return (less than 12 months)
Check box if filing under
Form 5558
(automatic extension)
If this return is for a foreign plan, check this box (see instructions)
If this return is for the IRS Late Filer Penalty Relief Program, check this box
(Must be filed on a paper Form with the IRS. See instructions).
If this is a retroactively adopted plan permitted by SECURE Act section 201, check here . . .
---
### Basic Plan Information — enter all requested information.
**Name of plan**
---
### Annual Return Plan
- Employer's name
- **Aone Corp Software**
Trade name of business (if different from name of employer)
In care of name
Mailing address (room, apt., suite no. and street, or P.O. box)
235, Park Street Avenue, FL
City or town, state or province, county, and ZIP or foreign postal code (if foreign, see instructions)
FL 6352
Plan administrator's name (if same as employer, enter "Same")
In care of name
Mailing address (room, apt., suite no. and street, or P.O. box)
City or town, state or province, county, and ZIP or foreign postal code (if foreign, see instructions)
If the employer's name, the employer's EIN, and/or the plan name has changed since the last return filed for this plan, enter the employer's name and EIN, the plan name, and the plan number for the last return in the appropriate space provided
Employer's name
---
### Plan name
| | (1) Beginning of year | (2) End of year |
|---|---|---|
| 6a | 5 0000 | 6000 |
| 6b | 4 000 | 5000 |
Net plan assets (subtract line 6b from 6a)
---
For Privacy Act and Paperwork Reduction Act Notice, see the instructions for Form 5500-EZ.
Catalog Number 62603Z
Form 5500-EZ (2023)從響應效率來看，DeepSeek OCR表現突出，提交測試任務后，僅需4-6秒即可返回完整識別結果，展現出高效的推理處理能力。然而，其文檔分析的精準度與結構還原度存在明顯短板：在文檔標題識別中，遺漏了多個關鍵信息字段，導致核心標識信息不完整；針對財務表格的復雜布局，模型的結構理解能力不足，出現字段對齊偏差、行列關聯錯亂等問題；關鍵字段的轉錄準確性欠佳，例如將“ACME 公司軟件”誤轉錄為“Aone 公司軟件”，這類語義級錯誤直接影響數據可用性。
綜合來看，DeepSeek OCR的高錯誤率與信息丟失問題較為突出，其輸出結果需投入大量人工成本進行修正，在對數據準確性要求嚴苛的業務場景中，單純的速度優勢難以彌補核心性能的不足。
2. Qwen-3 VL
- 訪問Qwen官方測試平臺（網址：https://chat.qwen.ai/）；
- 按照平臺交互流程，同步上傳與DeepSeek OCR測試一致的、經標準化預處理后的IRS 5500-EZ表格圖像，及統一制定的OCR測試提示；
- 保持平臺默認參數配置，不添加額外自定義設置，提交任務后等待模型返回識別結果，確保測試條件的一致性。
輸出：
Form Number: CA530082
Form 5500-EZ
Annual Return of A One-Participant (Owners/Partners and Their Spouses) Retirement Plan or A Foreign Plan
Department of the Treasury
Internal Revenue Service
This form is required to be filed under section 6058(a) of the Internal Revenue Code.
Certain foreign retirement plans are also required to file this form (see instructions).
Complete all entries in accordance with the instructions to the Form 5500-EZ.
Go to www.irs.gov/Form5500EZ for instructions and the latest information.
OMB No. 1545-1610
2023
This Form is Open to Public Inspection
Part I Annual Return Identification Information
For the calendar plan year 2023 or fiscal plan year beginning (MM/DD/YYYY) 01/02/2022 and ending 01/10/2023
A This return is:
(1) ? the first return filed for the plan
(2) □ an amended return
(3) □ the final return filed for the plan
(4) □ a short plan year return (less than 12 months)
B Check box if filing under
□ Form 5558
□ automatic extension
□ special extension (enter description)
C If this return is for a foreign plan, check this box (see instructions) □
D If this return is for the IRS Late Filer Penalty Relief Program, check this box
(Must be filed on a paper Form with the IRS. See instructions.) □
E If this is a retroactively adopted plan permitted by SECURE Act section 201, check here □
Part II Basic Plan Information — enter all requested information.
1a Name of plan
Annual Return Plan
1b Three-digit plan number (PN)
586
1c Date plan first became effective (MM/DD/YYYY)
02/05/2022
2a Employer's name
ACME CORP Software
Trade name of business (if different from name of employer)
In care of name
Mailing address (room, apt., suite no. and street, or P.O. box)
235, PARK STREET AVENUE, FL
City or town, state or province, country, and ZIP or foreign postal code (if foreign, see instructions)
FL 63052
2b Employer Identification Number (EIN)
(Do not enter your Social Security Number)
735268329
2c Employer's telephone number
011536259
2d Business code (see instructions)
3a Plan administrator's name (if same as employer, enter "Same")
In care of name
Mailing address (room, apt., suite no. and street, or P.O. box)
City or town, state or province, country, and ZIP or foreign postal code (if foreign, see instructions)
3b Administrator's EIN
532678
3c Administrator's telephone number
4 If the employer's name, the employer's EIN, and/or the plan name has changed since the last return filed for this plan, enter the employer's name and EIN, the plan name, and the plan number for the last return in the appropriate space provided.
a Employer's name
4b EIN
5732900
4c Plan name
4d PN
5a(1) Total number of participants at the beginning of the plan year . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .在字符級識別與結構還原維度，Qwen-3 VL 展現出最優性能：其OCR輸出的字符識別準確率處于領先水平，同時具備卓越的結構保真度，充分印證了該模型強大的復雜文檔布局理解能力。值得注意的是，模型能夠精準捕捉復選框標記、字段邊框虛線等細微視覺元素，對文檔細節的還原度遠超預期，完美契合高精準度OCR任務的核心訴求。
然而，Qwen-3 VL 存在顯著的響應效率短板：在處理 IRS 5500-EZ 表格的過程中，系統最終觸發超時機制，且在提取任務后期持續出現無限點狀加載的異常狀態，導致無法輸出完整識別結果。這種關鍵場景下的速度故障，直接限制了其在大規模AI文檔處理管道中的應用可行性——對于企業級批量處理場景而言，高精度的識別結果必須依托低延遲、高穩定的交付能力才能體現實際價值，單純的技術精度無法彌補效率層面的核心缺陷。
3. Mistral OCR
- 訪問 Mistral 官方指定測試平臺（網址：https://chat.mistral.ai）；
- 同步上傳與前兩款模型測試一致的、經標準化預處理后的 IRS 5500-EZ 表格圖像，及統一制定的 OCR 測試提示；
- 保持平臺默認參數配置，不添加額外自定義設置，提交任務后等待模型返回完整識別結果。
輸出：
Here is the visible text content from the image:
Form Number: CA 530082
Form 5500-EZ Annual Return of A One-Participant (Owners/Partners and Their Spouses) Retirement Plan or A Foreign Plan
Department of the Treasury Internal Revenue Service
Part I Annual Return Identification Information For the calendar plan year 2023 or fiscal plan year beginning (MM/DD/YYYY): 01/02/2022 and ending 12/31/2023
A This return is: (1) the first return filed for the plan (2) an amended return (3) the final return filed for the plan (4) a short plan year return (less than 12 months)
B Check box if filing under: Form 5558 Automatic extension
C If this return is for a foreign plan, check this box
D If this return is for the IRS Late Filer Penalty Relief Program, check this box
E If this is a retroactively adopted plan permitted by SECURE Act section 201, check here
Part II Basic Plan Information
1a Name of plan: Annual Return plan
1b Three-digit plan number (PN): 586
1c Date plan first became effective (MM/DD/YYYY): 02/05/2022
2a Employer’s name: ACME Corp Software
2b Employer Identification Number (EIN): 735268329
2c Employer’s telephone number: (011) 538259
3a Plan administrator’s name (if same as employer, enter “Same”): Same
3b Administrator’s EIN: 532678
3c Administrator’s telephone number:
4 If the employer’s name, the employer’s EIN, and/or the plan name has changed since the last return filed for this plan, enter the employer’s name and EIN, the plan name, and the plan number for the last return in the appropriate space provided
4b EIN: 5732900
4d PN: 586
5a(1) Total number of participants at the beginning of the plan year: 1.0
5a(2) Total number of active participants at the beginning of the plan year: 1
5b(1) Total number of participants at the end of the plan year: 1
5b(2) Total number of active participants at the end of the plan year: 1
5c Number of participants who terminated employment during the plan year with accrued benefits that were less than 100% vested: 2
Part III Financial Information
6a Total plan assets: (1) Beginning of year: $50,000 (2) End of year: $60,000
6b Total plan liabilities: (1) Beginning of year: $4,000 (2) End of year: $5,000
6c Net plan assets (subtract line 6b from 6a): (1) Beginning of year: $46,000 (2) End of year: $55,000
Catalog Number 63283R **Form 5500-EZ (20在本次多維度深度對比測試中，Mistral OCR 展現出全面領先的綜合實力，成為三款模型中的最優解。響應速度方面，該模型表現最為突出，僅需 3-4秒 即可完成單張表格圖像的全流程提取任務，效率遠超同類產品；輸出結果呈現出極高的標準化水平，格式整潔規范、結構邏輯清晰，無需額外人工整理即可直接應用；在混合字符識別場景中（含手寫與印刷體區域），其識別準確率達到“非常高”等級，有效規避了傳統OCR模型在手寫字符識別中易出現的誤差；尤為關鍵的是，其卓越的布局理解能力大幅提升了數據可用性，成功還原了文檔的字段關聯與結構層級，輸出了三款模型中最完整、最具實用價值的結構化結果。
值得強調的是，Mistral OCR 展現出超越基礎字符識別的深層語義理解能力：在處理IRS 5500-EZ表格時，模型成功推斷出第6c行“網絡計劃資產總額”的字段含義與邏輯關聯，這種基于上下文的語義推理能力，體現了其超越原始文本提取的極強內在一致性，為復雜文檔的深度分析提供了更高維度的支持。
標準化OCR模型對比指標體系
為客觀量化三款模型的性能差異，本次評測構建了涵蓋“速度、識別準確率、布局理解、語義一致性、輸出實用性”五大核心類別的對比指標體系，具體數據如下表所示：
類別? | 指標? | Mistral? | DeepSeek? | Qwen-3 VL? |
速度 | 延遲（每張圖片秒數） | 3-4秒 | 4-6秒 | 極大（超時未完成） |
識別準確率 | 單詞或字符準確率 | 非常高 | 中等 | 優秀 |
布局理解 | 結構F1值 | 優秀 | 良好 | 優秀 |
語義一致性 | 意義相似度 | 適合進行推理 | 差 | 優秀 |
輸出實用性 | 字段提取質量 | 優秀 | 較差 | 優秀 |
最終判定：DeepSeek OCR vs Qwen-3 VL vs Mistral OCR
企業級AI文檔處理的核心訴求，在于實現“準確性”與“速度”的動態平衡——單純追求理論層面的高性能（如單一維度的高準確率或高速度），無法滿足實際業務場景中的規模化、高可靠需求，本次實測結果也充分印證了這一核心邏輯。
模型綜合表現排名
1. Mistral OCR：綜合表現最優，實現了“高速響應+高精度識別+強布局理解+語義推理”的多維協同。其3-4秒的低延遲的同時，保持了極高的字符識別準確率與結構還原度，輸出結果直接具備實用價值，尤其在復雜表格處理中展現的語義一致性優勢，使其成為企業級文檔處理的首選方案。
2. Qwen-3 VL：識別精度突出，在字符準確率、布局理解與語義一致性方面均達到優秀水平，且能捕捉細微視覺元素，但嚴重的超時問題（延遲極大）使其無法適配大規模批量處理場景，僅適用于對響應速度無嚴格要求的小規模、高精度單任務場景。
3. DeepSeek OCR：響應速度具備一定優勢（4-6秒），但字符識別準確率中等、字段提取質量較差，且缺乏有效的語義推理能力，在復雜表格處理中易出現信息遺漏與結構錯亂，僅適用于對數據精度要求較低、追求基礎效率的簡單文檔識別場景。
結語
當前OCR技術的發展趨勢已從“單純追求高精度”轉向“快速、準確、上下文感知的一體化提取”，企業選型應聚焦“實際應用可靠性”而非單純的理論指標。綜合來看，Mistral OCR憑借“低延遲+高精準+強結構還原+語義推理”的綜合優勢，成為嚴肅文檔處理工作的最安全選擇；DeepSeek OCR的速度優勢難以彌補其質量穩定性不足的短板，Qwen-3 VL的高精度則受限于致命的延遲缺陷，二者在企業級規模化應用中均存在明顯風險。
對于需要可靠AI文檔處理的企業及開發團隊，應優先選擇經實測驗證、兼具速度與結構保真度的模型架構，以此實現實際業務中所需的“高效+精準”雙重價值。
原文標題：??DeepSeek OCR vs Qwen-3 VL vs Mistral OCR: Which is the Best????，作者：??Harsh Mishra ??
