1. 架构之争：流水线 (Pipeline) 与 端到端 (End-to-End) 的终极对决

  • 核心内容： 深度拆解 PaddleOCR 的“检测-分类-识别”三阶段架构与 DeepSeek-OCR 2 的“视觉-语言”端到端生成架构。
  • 对比重点：
    • PaddleOCR： 模块化强，坏了哪块修哪块，适合需要对识别过程进行精细控制的场景。
    • DeepSeek-OCR 2： 无需切图，天然理解上下文，解决了传统 OCR 在文字截断处的识别难题。
  • 结论： 追求过程可控选 PaddleOCR；追求语义连贯选 DeepSeek-OCR 2。

2. 算力成本：低配 CPU 战神 vs. 显卡怪兽的成本账本

  • 核心内容： 对比两款产品在不同硬件资源下的吞吐量与部署成本。
  • 对比重点：
    • PaddleOCR： 极轻量，单核 CPU 即可运行，适合边缘计算、手机端及大规模廉价服务器部署。
    • DeepSeek-OCR 2： 强依赖 GPU（推荐 8G 显存起），虽然有量化技术，但整体算力成本远高于 PaddleOCR。
  • 结论： 云端高性能应用选 DeepSeek；嵌入式与极致省钱选 PaddleOCR。

3. 复杂版面：表格还原与 Markdown 输出的精度比拼

  • 核心内容： 针对财报、报纸、科研论文等复杂文档，实测两者的结构化能力。
  • 对比重点：
    • PaddleOCR (PP-Structure)： 擅长物理分块，表格还原成 Excel 逻辑清晰，但在处理无线框表格时易错位。
    • DeepSeek-OCR 2： 擅长语义重建，直接输出 Markdown 格式，对嵌套表格、图文环绕的理解更具“人性化”。
  • 结论： 需要表格数据分析选 PaddleOCR；需要文档数字化归档（RAG）选 DeepSeek-OCR 2。

4. 垂直领域：工业喷码、手写体与多语言识别的“偏科”测试

  • 核心内容： 测试两者在非标场景下的表现，如工厂流水线、医疗手写处方、跨国贸易单据。
  • 对比重点：
    • PaddleOCR： 工业预训练模型丰富，针对反光、形变、金属表面有专项优化。
    • DeepSeek-OCR 2： 语言先验极强，能通过上下文“猜”出模糊的手写字或复杂的公式符号。
  • 结论： 工业质检选 PaddleOCR；科研办公与复杂文书选 DeepSeek-OCR 2。

5. 开发者生态：微调难度与二次开发灵活度调研

  • 核心内容： 从数据标注、训练工具链、社区活跃度三个维度分析两者的开发门槛。
  • 对比重点：
    • PaddleOCR： 拥有 PPOCRLabel 等完善的标注工具，微调门槛低，甚至支持零代码微调。
    • DeepSeek-OCR 2： 属于大模型微调范畴，需要掌握 LoRA、指令微调等技术，对开发者 AI 素质要求更高。
  • 结论： 快速落地、团队规模较小选 PaddleOCR；追求极致精度、具备 AI 研发能力选 DeepSeek-OCR 2。