2026 年，大模型（LLM）已经统治了 AI 界的半壁江山，GPT-4o、Qwen2-VL 和 DeepSeek-OCR 正在用“视觉语言理解”刷新我们对 OCR 的认知。然而，打开 GitHub 搜索 OCR，你会发现那个诞生于 1985 年、有着 40 多年历史的“老兵” Tesseract 依然活跃在无数生产环境的底层。

为什么在视觉大模型（VLM）横行的今天，技术人员依然对 Tesseract 情有独钟？这不是情怀，而是极致的工程理性。

一、 确定性：对抗大模型的“幻觉”

这是技术人员选择 Tesseract 的首要理由。

  • 大模型的弱点： VLM（如 GPT-4o 或 DeepSeek）本质上是在“预测”下一个 Token。当图像模糊或字符奇特时，大模型可能会根据“语义习惯”把一个不存在的日期补全，或者把一个特殊的序列号修正为它认为正确的单词。这在金融、司法等严谨领域是致命的。
  • Tesseract 的刚性： Tesseract 是基于特征匹配和 LSTM 字符序列识别的。它极其“死板”——看到什么就是什么。识别不出来它会报错或输出乱码，但它绝不瞎编。在需要 100% 数据一致性的场景下，这种“确定的错误”比“完美的幻觉”更好处理。

二、 极致的算力性价比：CPU 就能打天下

如果你要在 8GB 显存的显卡上压榨 DeepSeek-OCR 的性能，你需要复杂的量化和 vLLM 调度。但如果你只需处理标准的合同扫描件，Tesseract 可能只需要几核普通的 CPU。

维度VLM 模型 (如 Qwen2-VL)Tesseract 5.x
硬件要求必须 GPU (推荐 16GB+ VRAM)纯 CPU 即可 (树莓派都能跑)
冷启动速度需加载数 GB 权重，耗时数秒毫秒级加载，瞬间启动
单页成本显卡功耗 + 模型推理开销忽略不计的算力开销

在处理海量、标准、低价值的文档（如数百万张快递单、标准发票）时，Tesseract 的 TCO（总拥有成本）只有大模型的几十分之一。

三、 离线与隐私：安全合规的最后防线

2026 年，隐私合规已经成为企业上云的最大阻碍。

Tesseract 作为一个纯本地、无依赖的 C++ 项目，可以轻松打包进一个离线的 Docker 镜像，在没有任何网络连接的内网服务器上跑十年。它不需要调用任何 API，也不会有数据泄露给大模型厂商的风险。对于政务、军队、金融核心数据，Tesseract 依然是默认的“安全牌”。

四、 工业级成熟度：生态是它的护城河

Tesseract 历经 Hewlett-Packard 开发、Google 维护，已经形成了一套极其成熟的工具链：

  • 多语言包： 原生支持 100 多种语言，且针对特定语种（如中日韩）有专门优化的 .traineddata。
  • 结构化输出： 它不仅能输出文本，还能直接输出 hOCR (HTML)、PDF、TSV 或 ALTO。这意味着它能保留基本的文字坐标、置信度，这对于下游的自动化脚本极其友好。
  • 封装库丰富： 无论是 Python 的 pytesseract，还是 Node.js、C#、Java，你都能找到一行代码集成的 SDK。

五、 2026 年的实战选型建议

作为一名理性的技术人员，你不需要在 Tesseract 和 VLM 之间“二选一”，而是应该构建一套**“分级 OCR 管道”**：

1. 自动路由架构

  • 一级：判别器。 判断图像质量。如果是清晰的打印文档、标准表单，直接路由给 Tesseract。
  • 二级：回退机制。 如果 Tesseract 的置信度（Confidence Score）低于阈值（如 80%），或者检测到复杂的布局、手写体、公式，再将该图片推送到 DeepSeek-OCR 或 Qwen2-VL 进行深度解析。

2. 预处理才是王道

Tesseract 在 2026 年依然好用的前提是：你会用 OpenCV。

通过二值化、去噪、纠偏（Deskew）以及 DPI 调整（建议固定为 300 DPI），Tesseract 对清晰文档的识别率可以无限接近闭源 API。

结语

Tesseract 不是因为“老”而成为常青树，而是因为它在 “极致的单点任务” 上做到了效率与可靠性的平衡。大模型带来了“理解力”，但 Tesseract 代表了“工具的纯粹”