Gemini 2.5、DeepSeek-OCR与MinerU2.5 OCR核心能力全方位对比报告

一、报告概述

本次报告聚焦三款主流具备OCR能力的模型，其中Gemini 2.5-Pro是谷歌推出的通用多模态大模型，MinerU2.5是上海人工智能实验室开源的专业文档解析模型，DeepSeek-OCR则是专注于高效文档识别的开源模型。本次对比围绕OCR核心的识别精度、处理效率、复杂场景适配性等关键指标，结合权威评测数据与实测场景，综合评估三者的OCR表现，为不同场景下的工具选型提供参考。

二、核心维度对比

（一）识别精度

识别精度是OCR的核心指标，涵盖文本、表格、公式等内容的识别准确率及结构化还原度，具体数据如下：

模型	综合精度表现	细分场景精度
Gemini 2.5-Pro	零样本泛化能力强，基础文本识别精度较高，但在专业文档解析的权威基准测试OmniDocBench中表现落后于MinerU2.5。复杂文档处理时易出现幻觉，可靠性受限。	印刷体文本识别表现稳定；复杂公式、嵌套表格识别易出错，结构化还原度一般，难以精准保留复杂表格的合并单元格、跨页关联等结构。
MinerU2.5	在OmniDocBench、olmOCR-bench等5大公开基准上取得90.67的综合分，超越Gemini 2.5-Pro、Qwen2.5-VL-72B等模型。解析精度逐步逼近人工标注效果。	学术论文公式识别率达98.5%，财务报表跨页表格缝合准确率99.2%；对无线表、旋转表格等特殊表格的识别完整度从传统方案的72%提升至99%；中文公式及复杂数学公式的提取渲染经优化后准确性极高。
DeepSeek-OCR	Fox基准测试中，文本token数为视觉token10倍以内时，解码精度达97%；在OmniDocBench测试中，以100个视觉token就能达到GOT-OCR2.0（256token）的同等性能。	印刷体文本识别精度稳定；表格还原率达95.7%，LaTeX公式还原率达92.1%；但手写体识别误差较大，还存在联想不存在文字的问题，手绘思维导图识别表现较差。

（二）处理效率

处理效率体现在单页处理速度、长文档处理能力及资源占用，直接影响大规模文档处理场景的实用性：

1. MinerU2.5：效率优势显著。其采用“先全局后局部”的两阶段解析策略，将推理算力消耗降到端到端方案的1/10。在单卡RTX4090上的处理速度可达2.12页/秒，比现有同类方案快4-7倍。且参数量仅1.2B，即使处理8K文档也能兼顾效率与精度，无显存溢出问题。
2. DeepSeek-OCR：效率表现优异。依托“光学上下文压缩”技术，10倍压缩率下仍保持97%精度。单块NVIDIA A100 GPU日处理能力超20万页文档，处理286页企业年报仅需4分钟。其参数量约380M的视觉编码器搭配3B参数解码器，推理时仅激活约5.7亿参数，资源消耗较低。
3. Gemini 2.5-Pro：无公开的专业文档批量处理速度数据。作为通用大模型，其未针对文档解析做专门的效率优化，处理长文档时易因token数量过大导致处理速度变慢，且在密集文本解析场景中，算力消耗显著高于专业文档模型。

（三）复杂场景适配性

复杂场景涵盖模糊文档、旋转文本、多语言混合、极端排版等，是考验OCR能力的关键场景：

1. Gemini 2.5-Pro：擅长处理多样化的非文档类复杂图像OCR，如金属雕刻文本、扭曲变形字体、模糊旧报纸扫描件等，能对被遮挡文字进行自动推理。但对多栏排版、插图干扰的学术论文、财务报表等专业文档的适配性差，难以应对跨页表格、参考文献等专业格式识别。
2. MinerU2.5：适配专业场景的复杂需求。支持270度旋转表格识别、泰语/希腊语等84种语言的OCR；能有效应对多栏排版、插图干扰、模糊扭曲及低分辨率扫描件等极端条件；新增的参考文献识别能力及嵌套表格优化，使其在科研、金融场景的复杂排版文档处理中表现稳定。
3. DeepSeek-OCR：场景适配灵活度高。提供Tiny/Small等四种子模式，专属Gundam模式支持瓦片化处理工程图纸等大尺寸文档。支持100+种语言识别，正常图表识别基本无问题，但对手绘图形、潦草手写体等场景适配性差，图表识别偶有比例颠倒等错误，小像素图片识别表现不理想。

（四）输出与部署

该维度关系到OCR结果的后续应用及落地成本，具体差异如下：

模型	输出格式	部署难度
Gemini 2.5-Pro	支持基础文本输出，结构化输出能力弱，难以直接输出Markdown、JSON等格式，需二次处理。	依赖谷歌API调用，本地化部署受限，企业级应用成本较高，普通开发者难以自定义优化。
MinerU2.5	支持Markdown、JSON等多种结构化格式输出，适配RAG知识库构建等场景。	开源免费，模型体积小巧，在消费级显卡如RTX3090、4090上即可实现高速解析，部署便捷，支持二次开发与集成。
DeepSeek-OCR	可输出可读文本，适配工程图纸等场景的定制化输出需求。	开源且部署灵活，边缘设备部署时启动速度快，显存占用低，适配云端大规模处理与户外移动扫码等多类部署场景。

三、优缺点总结与场景推荐

（一）各模型优缺点

1. Gemini 2.5-Pro
   • 优点：零样本泛化能力强，能处理金属雕刻、扭曲字体等非传统文档的特殊OCR场景；基础文本识别无需复杂配置，上手门槛低。
   • 缺点：专业文档解析易幻觉，表格、公式的结构化还原差；本地化部署困难，批量处理成本高。
2. MinerU2.5
   • 优点：专业文档解析精度、效率双领先；适配科研、金融领域的复杂表格、公式、跨页文档等场景；开源易部署，支持多种结构化输出。
   • 缺点：对手写体识别精度仅82.68%，在非专业文档的泛化场景中表现不如Gemini 2.5-Pro。
3. DeepSeek-OCR
   • 优点：处理效率高，资源消耗低，长文档批量处理能力突出；支持大尺寸工程图纸处理，多语言识别覆盖广。
   • 缺点：手写体、手绘图识别能力弱；复杂公式识别精度略低于MinerU2.5，部分场景存在图表识别错误。

（二）场景适配推荐

1. 优先选MinerU2.5：科研机构处理学术论文、金融行业解析财务报表等专业场景；需要高精度提取表格、公式，且追求本地化部署与低成本批量处理的场景。
2. 优先选DeepSeek-OCR：企业批量处理常规文档、EPC项目处理工程图纸；对处理速度要求高，且以印刷体文本、常规图表为主要识别对象的场景。
3. 优先选Gemini 2.5-Pro：个人用户处理多样化的零散图像OCR需求，如识别扭曲商品包装文字、模糊老照片文字等；无需结构化输出，对识别结果二次处理容忍度高的场景。

四、总结

从OCR核心能力来看，MinerU2.5在专业文档解析领域实现了精度与效率的全面领跑，是科研、金融等专业场景的最优选择；DeepSeek-OCR凭借高效压缩技术，在长文档批量处理场景中优势显著；Gemini 2.5-Pro则更适合非专业、多样化的零散OCR需求。用户可根据自身场景的核心诉求，如精度优先级、处理规模、部署方式等，选择适配的模型。