Clasificación de benchmarks de OCR

Metodología

Los puestos siguen la puntuación de calidad sin redondear, de mayor a menor. Las puntuaciones idénticas se ordenan por ID canónico para asignar un puesto único. El corpus incluye 20 páginas escaneadas de olmOCR-bench de AI2, evaluadas con 141 pruebas de reglas. Calidad muestra un porcentaje; su intervalo de confianza del 95% procede del corpus difícil, por lo que puestos cercanos pueden tener incertidumbre solapada. Las categorías muestran tasas de acierto. La velocidad es el tiempo medio por página a través de OpenOCR, incluida la red. El precio muestra páginas por $1 y coste por página; los precios por tokens son estimaciones. Las recomendaciones de velocidad y precio se eligen entre los 10 primeros modelos. Cuando varias ofertas sirven el mismo modelo, se muestra la de mayor puntuación. Cuando están publicados, los resultados de un corpus separado de 11 imágenes de documentos limpios aparecen en la página de evidencias. No determinan la clasificación. Los modelos medidos solo con el corpus difícil no tienen puntuación ni latencia del corpus limpio. Página en blanco: cada modelo recibe también una página en blanco tres veces. Un modelo que inventa texto pierde hasta 15 puntos de calidad, en proporción a la frecuencia con que lo hace. Lee la metodología completa →