中国电信开源 1.2B 文档解析模型 TeleOCR，多项评测领先
TeleOCR 用约 1.2B 参数处理弯曲、折痕、透视的实拍文档，并在多个文档解析评测中领先，现已开源。
中国电信星辰通用人工智能实验室推出文档解析模型 TeleOCR，仅约 1.2B 参数，却在 OmniDocBench、Wild-OmniDocBench 等公开评测中取得领先，并在 ICDAR 2026 科学图表转表格挑战赛拿下第一。模型已开源，可通过 GitHub、Hugging Face 获取，HuggingFace 官方还为其提供了 ZeroGPU 免费在线 Demo。
正文摘录
.jpg) 编辑｜Clio 回顾一下 2026 年的 AI 圈热词：Memory、Skills、Harness、Agentic RL、Latent Reasoning、World Action Model、Self-Evolving……越来越多研究开始把注意力放在模型如何记住信息、调用能力、完成长期任务，以及怎样以更低的计算成本稳定工作。 作为现实信息进入 AI 系统的重要入口，OCR 同样正在经历这样的变化：从识别文字、理解版面，到处理拍摄形变、复杂表格、公式和科学图表，模型需要解决的问题越来越细，也越来越贴近真实场景。 最近，中国电信星辰通用人工智能实验室推出的文档解析模型 TeleOCR 引发关注。它只有约 1.2B 参数，却在多个公开文档解析评测中取得领先成绩：OmniDocBench v1.6 综合得分 96.87，Wild-OmniDocBench 得分 88.53，PureDocBench 三个赛道综合均值 78.41；在 ICDAR 2026 Sci-ImageMiner 科学图表转表格挑战赛中，TeleOCR 还拿下了第一名。