Выбор OCR под рукописный русский сузился до таблицы: MTS AI прогнала 9 моделей

MTS AI прогнала девять OCR-моделей на трёх движках инференса и свела итог в одну таблицу: какая модель под какую задачу (Хабр, 31.07). Тест шёл на рукописном русском, среди участников PaddleOCR-VL, DeepSeek-OCR и Qwen2.5-VL.

Раньше практик выбирал по чужим обещаниям: техобзоры советуют Tesseract, на Hugging Face каждая VLM называет себя SOTA. Сверху ложится выбор движка инференса: vLLM, SGLang и ещё два варианта. Комбинаций набираются десятки, и человек зависает между ними. Теперь одна команда прогнала весь набор на едином материале и показала, кто на чём вывозит рукописный русский.

Таблица разбита по задачам: под каждый тип документа своя модель.