开源OCR模型运行成本低且注重隐私保护，但市面上新模型层出不穷，如DeepSeek-OCR、Nanonets、PaddleOCR，选哪个成了难题。
开源OCR模型运行成本低且注重隐私保护，但市面上新模型层出不穷，如DeepSeek-OCR、Nanonets、PaddleOCR，选哪个成了难题。
Hugging Face最新博客详细讲解了如何挑选模型、对比最前沿技术、部署方案（本地或云端），甚至教你如何突破OCR的传统边界，实现更多可能。
这样一来，选择合适的OCR模型既省钱又安全，极大降低了使用门槛。
Mellum2.1 开放权重，面向可自部署的编码智能体 12B MoE 模型每次激活约 2.5B 参数，以 Apache 2.0 许可发布，经过真实代码环境强化学习训练，可用于探索仓库、修改文件与检查改动。
Clef 开源决策模型接入 Workers AI Clef 与 Clef-flash 以结构化概率输出支持分类、工具选择等快速决策，提供 64K 上下文、视觉输入和 Jev API 兼容接口，权重采用 Apache 2.0 许可。
Naive-N0.5-Flash 开放编码模型与推理实现 面向编码和 AI 研发的模型采用 309B MoE、15.5B 激活参数，原生支持百万 token 上下文，权重和推理代码以 MIT 许可开放。
Kimi 安全测试提示隔离代码执行与联网能力 公开测试发现 Kimi K2.6 和 K3 Swarm 的安全限制在特定越狱条件下可被绕过，开发方正在审查相关结果。
Index-Translate 开源多语言翻译模型与本地工具 Index-Translate 发布 2B、9B 与 35B-A3B 预览版文本模型，支持 150 种语言及术语、格式和内容保留指令。
GLM‑5.3 网络安全评估提示智能体隔离风险 一项公开研究显示，GLM‑5.3 在漏洞利用评测中已接近部分前沿模型，并能在研究设置下发现、串联真实软件漏洞。