Adam Chow's Life Journals

本文将从技术架构、功能特性、使用场景、优劣势四个方面综合对比 Marker、MinerU、Docling、Mistral OCR API 和 olmOCR 这五个文档处理工具。

从以下三个最贴近你目标场景的选项中选择一个，开始你的决策之旅：

➡️ 场景1： 我是一名开发者，需要一个轻量级、本地化部署的解析工具，或专攻特定学术领域（如历史文献）。

➡️ 场景2： 我需要将 PDF 文档（尤其是学术论文、书籍） 快速、批量地转换为 Markdown 格式。

➡️ 场景3： 我需要构建一个高精度的 RAG 应用或从复杂文档（如财务报告、扫描合同、手写表单）中提取结构化数据，对准确率有最高要求。

如果你选择了【场景1：轻量级本地化开发】。问题： 你的文档主要是数字原生（非扫描）的吗？并且你希望工具资源占用极低，能在普通电脑上流畅运行？

✅ 是的，我需要一个不依赖 GPU、不消耗太多内存的轻量级解析库。
- 最终选择：Docling
- 理由： Docling 的设计哲学就是轻量和模块化，它不依赖 OCR，专注于对数字原生文档的快速、低资源消耗解析。非常适合嵌入到需要处理多种文档格式的应用程序中。
❌ 不，我处理的文档中包含大量扫描件，或者我有非常专业的需求。
- 请跳转到【场景 2】或【场景 3】进行决策。 例如，如果速度优先则选择 Marker；如果精度优先则选择 MinerU 或 olmOCR。

🖨️ 如果你选择了【场景 2：批量 PDF 转 Markdown】。问题： 你是否将处理速度和免费开源作为首要考虑因素？

✅ 是的，我追求极致的速度和零成本。
- 最终选择：Marker
- 理由： Marker 是目前已知的最快的 PDF 转 Markdown 开源工具，部署简单，完全免费，非常适合个人开发者。
❌ 不完全是，我还需要处理更复杂的排版或需要更高的表格/公式识别率。
- 请跳转到【场景 3】继续决策。

🎯 如果你选择了【场景 3：高精度解析】。问题： 在技术实现和成本上，你倾向于哪种方案？

☁️ 我倾向于使用云端 API 服务，愿意为最高的准确率付费，且不介意数据上传至云端处理。
- 最终选择：Mistral OCR API
- 理由： 顶级的 OCR 引擎，对手写体识别能力出众，是企业级文档数字化的强大工具。
💻 我希望方案完全本地化、开源可控，并且我拥有或愿意配置 GPU 服务器和 Docker 环境。
- 进一步提问： 你处理的文档类型是？
  - 现代化的商业或学术文档： 我需要一个功能全面的、高精度的通用解析器。
    - 最终选择：MinerU
    - 理由： MinerU 是本地化部署方案中精度最高、功能最全面的选择，适合有技术能力、注重数据隐私的企业或研究团队。
  - 历史手稿、古籍或布局极其混乱的文档： 我处理的材料非常特殊，常规工具无法识别。
    - 最终选择：olmOCR
    - 理由： 这是专为数字人文和历史文献设计的学术级工具，在它的专业领域内准确率无与伦比，但需要极高的硬件配置。