MonkeyOCR：华中科技大学与金山办公联合开源的轻量级文档解析大模型

MonkeyOCR是什么

MonkeyOCR是由华中科技大学VLR实验室与金山办公联合研发的轻量级文档解析大模型，其核心创新在于采用"结构-识别-关系"(Structure-Recognition-Relation, SRR)三元组范式，将非结构化文档（如PDF、图像）中的文本、表格、公式等内容精准转换为机器可读的结构化数据。该项目以仅3B参数的轻量级架构，在文档解析任务中展现出超越Gemini 2.5 Pro和Qwen2.5-VL-72B等重量级模型的性能，成为当前文档理解领域的标杆技术。

功能特色

MonkeyOCR在文档解析领域实现了多项技术突破，主要解决传统OCR技术面临的三大核心问题：

1. 结构化的精准解析能力

传统OCR技术采用"先识别文字再分析"的流水线模式，存在错误累积问题，上游模块的微小偏差会被传递并放大到下游。MonkeyOCR创新性地采用OCR-Free范式，直接通过多模态大模型理解图像语义，避免错误传递。在复杂文档解析任务中，其能自动还原图表、表格的语义关系，直接输出JSON结构化数据。测试显示，对于包含19行×16列的复杂表格，MonkeyOCR能准确还原箭头符号、斜体等格式，数据字段归位准确率显著高于Gemini 2.5 Pro。

2. 多语言与高效率的平衡

MonkeyOCR以3B轻量参数实现高效处理，在单张NVIDIA 3090 GPU上即可部署，推理速度达0.84页/秒，远超MinerU(0.65页/秒)和Qwen2.5-VL-7B(0.12页/秒)。同时支持中英文等多语言文档，在中文阅读顺序预测任务上取得当前最佳成绩(Edit 0.183)。其采用的Token Resampler模块基于余弦相似度过滤冗余视觉特征，压缩输入长度40%以上，显著提升处理效率。

3. 复杂场景的泛化能力

MonkeyOCR在9类文档类型上平均性能提升5.1%，尤其擅长处理学术论文、教科书、发票等复杂版面。通过MonkeyDoc数据集(390万份文档)的训练，模型能精准识别数学表达式中的根号、分式、上下角标等结构，在高考数学试卷解析测试中，角标准确率显著高于传统工具MinerU。项目展示案例中，即使是古籍中的模糊文字，MonkeyOCR也能准确提取，而同类模型如MiniCPM-V 2.6和InternVL2-2B则出现大量遗漏。

技术细节

MonkeyOCR的技术架构包含多项创新设计，下面深入解析其核心模块和工作原理。

1. SRR三元组范式

SRR范式是MonkeyOCR的核心创新，将文档解析解耦为三个层次：

• 结构(Structure)：使用轻量级YOLO检测模型进行布局分析，识别文本块、表格、公式等语义区域的边界框。通过将复杂任务分解为标准化子任务，实现对页面宏观结构的快速理解。

• 识别(Recognition)：将检测出的区域块并行送入统一的3B多模态模型处理。采用Shifted Window Attention技术，将图像分割为高分辨率区块并通过滑动窗口建立关联，解决文本碎片化问题。此阶段通过分块处理和并行计算，显著降低上下文长度和算力开销。

• 关系(Relation)：通过独立的阅读顺序预测模型分析内容块的几何与逻辑关系，重构多栏、图文混排等复杂布局。这一步骤确保输出内容的结构正确性，Edit指标低至0.140，优于主流方法。

2. 模型架构创新

MonkeyOCR的基础架构包含三大关键技术：

• Shifted Window Attention：处理高达1344×896像素的高分辨率输入，将图像分割为448×448的局部区块，每个区块配备单独适配器。通过滑动窗口机制建立区块间关联，增强对空间和上下文关系的理解，参数增量仅0.1%。

• Token Resampler模块：基于余弦相似度过滤冗余视觉特征，保留关键token(如独特文字、公式符号)。该模块使输入长度压缩40%以上，提升处理效率的同时维持识别精度。

• 多任务统一训练：整合文本检测、问答、图表结构化等任务，使用包含144万示例的数据集训练。引入位置感知损失函数，将位置信息纳入回答，减少答案"幻觉"(如虚构内容)，在TextVQA任务上准确率提升5.2%。

3. 训练与优化

MonkeyOCR的训练过程体现以下特点：

• 数据工程：使用自建的MonkeyDoc数据集，包含390万份中英文文档，涵盖合同、票据、学术论文等10余种类型。通过程序合成和人工标注确保数据多样性，特别强化中文表格和公式等稀缺数据的覆盖。

• 训练配置：采用AdamW优化器，学习率2e-5，余弦学习率调度，批量大小64。3B模型在32个A800 GPU上训练53小时完成，相比传统方法大幅降低资源需求。

• 位置感知设计：在输出中保留文本坐标信息，增强可解释性并减少幻觉。微调后模型还可作为APP Agent，理解用户指令并点击相应位置，展现下游应用潜力。

实验与评估

MonkeyOCR在OmniDocBench等基准上进行了全面测试，结果证明其技术优势。

1. 综合性能对比

数据显示，MonkeyOCR在关键指标上全面领先：

• 相比MinerU，英文公式识别准确率(CDM)提升21.4%，表格结构识别(TEDS)提升8.5%

• 在中英文混合任务中，公式和表格解析平均提升15.0%和8.6%

• 阅读顺序预测误差(Edit)最低，确保输出内容的逻辑正确性

2. 与顶级模型对比

在英文文档解析任务中，3B参数的MonkeyOCR表现超越72B的Qwen2.5-VL，甚至以微弱优势优于谷歌Gemini 2.5 Pro。具体案例显示：

• 在教科书解析中，MonkeyOCR结构还原能力优于Qwen2.5-VL-72B，能更好区分标题、段落和图片

• 面对高考数学试卷，角标识别准确率显著高于MinerU，几乎无需人工校正

• 复杂表格解析中，成功还原19×16列表格结构，而Gemini 2.5 Pro仅识别出9列

3. 效率优势

MonkeyOCR的轻量化设计带来显著效率提升：

• 硬件需求：单张NVIDIA 3090 GPU即可部署，无需A100/H100集群

• 处理速度：多页文档解析0.84页/秒，比MinerU快29%，比Qwen2.5-VL-7B快7倍

• 能耗比：相同任务下能耗仅为Gemini 2.5 Pro的1/20

应用场景

MonkeyOCR的高精度解析能力与轻量化特性，使其在多个领域具有广泛应用价值：

1. 企业文档自动化

• 金融领域：柳州银行案例中，合同关键信息提取模型训练时间从2天缩短至4小时。MonkeyOCR能自动解析财报中的复杂表格，准确率比人工处理提升35%。

• 法律与政务：批量处理扫描版法规文件，结构化输出支持条款检索和比对，效率提升8倍。

2. 教育数字化

• 题库建设：解析教科书和试卷内容，自动生成题库并保留公式、图表等元素的结构信息。

• 解题辅助：定位答案位置并生成解题步骤，如数学应用题解析中可显示计算过程和关键公式。

3. 医疗与学术

• 病历结构化：从非结构化的医疗记录中提取关键指标和治疗方案，支持临床决策。

• 文献分析：批量处理学术论文，自动提取图表数据和参考文献，辅助文献综述工作。

4. 移动端交互

• APP自动化：经微调后可仅凭截图和语音指令操控APP，如点击按钮、跳转页面，在适老化场景中价值显著。

• 跨平台协作：支持将扫描版文档转换为Markdown格式，保留标题层级和图像位置，便于团队协作编辑。

相关链接

• GitHub主仓库：https://github.com/Yuliang-Liu/MonkeyOCR

• Huggingface模型：https://huggingface.co/echo840/MonkeyOCR

• MonkeyOCR论文：https://arxiv.org/abs/2506.05218

总结

MonkeyOCR是华中科技大学与金山办公联合研发的轻量级文档解析大模型，通过创新的SRR三元组范式和高效率的3B参数架构，在英文文档解析任务中超越Gemini 2.5 Pro等顶级模型，同时保持0.84页/秒的高处理速度和单卡3090 GPU的低部署门槛。该项目在公式解析(提升15.0%)、表格还原(提升8.6%)等难点任务上表现突出，支持中英文等多语言场景，已成功应用于金融、教育、医疗等领域的文档自动化处理，成为当前文档智能领域最具实用价值的技术方案之一。