追求“极致”意味着在有限的资源下榨取每一分性能。在 2026 年的 OCR 领域，这指向了两个截然不同的技术巅峰：PaddleOCR 追求的是“极致轻量化与工业速度”，而 DeepSeek-OCR 2 追求的是“极致视觉理解与语义精度”。

以下为您撰写这两大巅峰产品的架构深度解析。

📄 文章 1：PaddleOCR 的极致轻量化机理 —— 如何在 900M 参数下实现 SOTA 性能？

在 2026 年，PaddleOCR-VL-0.9B 的发布重新定义了“小模型”的上限。它不仅能跑在 CPU 上，甚至能以插件形式运行在浏览器中，却在文档解析评测中超越了许多百亿级模型。

1. 核心骨干：PP-LCNet 与 SVTR-LCNet

PaddleOCR 的极致速度源于其自研的 PP-LCNet 系列。

  • CPU 友好型架构： 针对 Intel/ARM 处理器的指令集进行了深度优化，利用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）极大地减少了计算量。
  • SVTR (Scene Text Recognition with ViT)： 创新性地将 Transformer 架构引入极小模型，通过全局与局部联合注意力机制，在保证只有几 MB 大小的同时，精准捕捉文字的笔画细节。

2. 知识蒸馏：CML (Collaborative Mutual Learning)

这是 PaddleOCR 的“炼金术”。通过一套复杂的师生模型体系，高精度的“大老师”将其识别逻辑无损地灌输给“小同学”。

  • 协同互学习： 多个学生模型相互纠错，最终产出的轻量化版本往往能达到甚至超过教师模型的初始精度。

3. NaViT 动态分辨率：每一像素都不浪费

不同于传统模型强制拉伸图片，PaddleOCR-VL 采用 NaViT 风格的动态编码器。它会根据文档的实际宽高比和复杂度动态调整计算路径，在处理高清长图时节省了 30% 以上的无用冗余计算。