Какой OCR выбрать в 2025 году? Практичное сравнение топ-6 систем документной аналитики

Критерии оценки

В 2025 году OCR перестал быть просто извлечением текста. Современные системы должны обрабатывать сканы и born digital PDF в одном проходе, сохранять структуру страницы, находить таблицы, извлекать ключевые значения, поддерживать несколько языков и напрямую питать LLM и RAG пайплайны. Сравнение охватывает шесть устойчивых измерений: качество распознавания, работа с макетом и структурой, поддержка языков и рукописи, модель развёртывания, интеграция с LLM и RAG, а также стоимость в масштабе.

Google Cloud Document AI, Enterprise Document OCR

Сервис Google принимает изображения и PDF, сканированные и цифровые, и возвращает структурированный JSON с текстом, макетом, таблицами, ключевыми парами и отметками выбора. Распознавание рукописи доступно примерно на 50 языках, есть детекция математических выражений и стиля шрифта. Вывод ориентирован на интеграцию с Vertex AI или любым RAG решением.

Сильные стороны

• Высокое качество OCR на бизнес документах
• Надёжное распознавание таблиц и структуры
• Единый pipeline для сканов и цифровых PDF
• Корпоративные возможности вроде IAM и требований по размещению данных

Ограничения

• Услуга на основе оплаты по использованию в Google Cloud
• Для кастомных типов документов нужна конфигурация

Когда использовать

Когда данные уже в Google Cloud или нужно сохранить макет для последующей обработки LLM.

Amazon Textract

Textract предлагает синхронные API для небольших документов и асинхронные для больших многостраничных PDF. Сервис извлекает текст, таблицы, формы и подписи и возвращает блоки с отношениями. AnalyzeDocument 2025 умеет отвечать на запросы по странице, что упрощает обработку счетов и страховых претензий. Тесная интеграция с S3, Lambda и Step Functions позволяет быстро сделать ingestion pipeline.

Сильные стороны

• Надёжное извлечение таблиц и ключевых пар для чеков, счетов и страховых форм
• Ясная модель синхронной и пакетной обработки
• Глубокая интеграция с AWS, полезно для serverless и IDP на S3

Ограничения

• Качество изображения заметно влияет на результат, загрузки с камер требуют предобработки
• Меньше возможностей кастомизации, чем у некоторых Azure моделей
• Привязан к экосистеме AWS

Когда использовать

Для рабочих нагрузок в AWS, когда нужен структурированный JSON из коробки.

Microsoft Azure AI Document Intelligence

Ранее Form Recognizer, Azure Document Intelligence сочетает OCR, извлечение макета, предобученные модели и кастомные нейронные или шаблонные модели. В 2025 добавлены контейнеры read и layout, что позволяет запускать те же модели на собственных площадках. Модель макета предназначена для дальнейшей обработки LLM и извлекает текст, таблицы, отметки выбора и структуру документа в чистый JSON.

Сильные стороны

• Лучшие кастомные модели для бизнес форм
• Контейнеры для гибридного и изолированного развёртывания
• Предобученные модели для счетов, чеков и ID
• Чистый JSON вывод

Ограничения

• В некоторых неанглоязычных сценариях точность может отставать от ABBYY
• Ценообразование и пропускная способность требуют планирования, это облачно-ориентированный продукт

Когда использовать

Для Microsoft ориентированных компаний, которым нужны свои шаблоны и возможность гибридного развёртывания.

ABBYY FineReader Engine и FlexiCapture

ABBYY остаётся в игре благодаря трём факторам: высокая точность на печатных документах, обширная поддержка языков и детальный контроль предобработки и зонирования. Engine и FlexiCapture поддерживают около 190 и более языков, экспортируют структурированные данные и встраиваются в Windows, Linux и VM окружения. ABBYY популярен в секторах с регуляторными требованиями, где данные не должны покидать площадку.

Сильные стороны

• Очень высокое качество распознавания на контрактах, паспортах и архивах
• Самый широкий набор языков в сравнении
• FlexiCapture можно настроить под неаккуратные повторяющиеся документы
• Зрелые SDK

Ограничения

• Стоимость лицензий выше, чем у open source решений
• Глубокие модели scene text не являются приоритетом
• Масштабирование до сотен узлов требует инженерных усилий

Когда использовать

Когда нужно развёртывание on premises, много языков или строгие требования соответствия.

PaddleOCR 3.0

PaddleOCR 3.0 это Apache лицензированный open source стек, который включает PP OCRv5 для распознавания, PP StructureV3 для парсинга и восстановления таблиц и PP ChatOCRv4 для извлечения ключевой информации. Поддерживает более 100 языков, работает на CPU и GPU, имеет мобильные и edge варианты.

Сильные стороны

• Бесплатный и открытый, без платы за страницу
• Быстрый на GPU, применим на edge
• Решает детекцию, распознавание и структуру в одном проекте
• Активное сообщество

Ограничения

• Нужно самому развернуть, мониторить и обновлять
• Для европейских финансовых макетов часто требуется постобработка или дообучение
• За безопасность и отказоустойчивость отвечает пользователь

Когда использовать

Когда нужна полная контроль и построение self hosted document intelligence для LLM и RAG.

DeepSeek OCR, Contexts Optical Compression

DeepSeek OCR, выпущенный в конце 2025 года, не классический OCR. Это VLM подход, который сжимает длинный текст и документы в изображения высокой плотности, а затем декодирует их. Публичный модельный карт и блог заявляют около 97% точности декодирования при 10x сжатии и около 60% при 20x. Проект MIT лицензии построен на 3B декодере и поддерживается в vLLM и Hugging Face.

Сильные стороны

• Самостоятельное развёртывание, GPU готовность
• Подходит для длинного контекста и смешанного текста с таблицами, так как сжатие происходит до декодирования
• Открытая лицензия и интеграция с агентными стеками

Ограничения

• Нет стандартных публичных бенчмарков против крупного облака, предприятия должны тестировать локально
• Нужен GPU с достаточным VRAM
• Точность зависит от выбранного коэффициента сжатия

Когда использовать

Когда цель сократить контекст перед LLM инференсом, а не классическая оцифровка архивов.

Краткое резюме

Каждый продукт решает разные задачи. Google, AWS и Azure предлагают управляемые сервисы с пониманием макета и структурированным JSON. ABBYY сосредоточен на on premises точности и языковом покрытии. PaddleOCR предлагает open source стек для построения своих пайплайнов, а DeepSeek предлагает нетипичный подход, оптимизированный под LLM контексты. Выбирайте по объёму документов, модели развёртывания, языковым требованиям и тому, как глубоко OCR должен интегрироваться с LLM и RAG.