Mistral AI 宣布推出其 最先进文档识别模型和 API：Mistral OCR，专注于高精度的文档理解和信息提取，特别适用于 复杂 PDF、图像、表格、数学公式、多语言文档 等多种格式。

🚀 主要特点

  1. 领先的文档解析能力：能够精准提取文本、图片、数学公式、表格等复杂元素，适用于科学论文、技术手册等高密度信息文档。
  2. 多语言支持：可识别 全球多种语言、字体、手写体，在 OCR 多语言基准测试中 超越 Google Document AI 和 Azure OCR。
  3. 极高处理速度：同类中最快，在单个节点上 每分钟可处理高达 2000 页，远超同类 OCR 解决方案。
  4. 文档即提示（Doc-as-prompt）：支持结构化输出（如 JSON），可用于自动化信息提取、知识管理等应用。
  5. 可自托管（Self-hosting）：支持在企业私有服务器上运行，满足严格的数据安全和隐私合规要求。

📊 性能对比（基准测试）

Mistral OCR 在多个关键维度超越市面主流 OCR 方案：

按语言的基准测试：

一些案例：

官方介绍：https://mistral.ai/news/mistral-ocr

在线体验：http://chat.mistral.ai/

API：http://console.mistral.ai/

第三方评测

Pulse AI 对 Mistral OCR 进行了深入的 实际文档解析测试，涵盖金融报表、法律文件等复杂格式。

虽然 Mistral OCR 整体表现优于 Gemini 2.0 Flash，但在多个关键文档类别中仍然存在 结构化数据解析问题，特别是在 表格解析、层次结构保持、精度一致性 方面有所不足。

1️⃣ 金融文件（财务报表）

❌ 主要问题

  • 表格列错位（17% 的复杂表格中出现）。
  • 数值精度下降（±1.5% 的偏差）。
  • 负数格式丢失（括号标注未正确解析）。

📌 示例：Mistral OCR 处理 Morgan Stanley 财报时，表格列数错误、货币符号错位，影响数据准确性。

原文件

Mistral OCR 输出结果

🆚 对比 Pulse API： ✅ Pulse 识别出所有表格结构，精度接近 100%，适合企业数据处理。

2️⃣ 法律文件（合同、合规表单）

❌ 主要问题

  • 未检测到复选框，影响合规表单解析。
  • 章节层次丢失，导致合同结构不清晰。
  • 多行表格内容合并或截断，丢失关键信息。

📌 示例：在 SEC 监管文件（20-F 表单）中，Mistral OCR 误将复选框解析为表格，未能正确记录标记信息。

源文件

Mistral OCR 输出结果

🆚 对比 Pulse API： ✅ Pulse 成功检测所有复选框，并正确解析表单层次结构。

3️⃣ Mistral OCR vs. 企业级 OCR 需求

尽管 Mistral OCR 在通用场景表现良好，但对企业级文档处理仍有局限：

  • ❌ 无行业专属微调：无法针对金融、法律等行业自定义优化。
  • ❌ 缺乏人工校验流程：企业需要 人工确认界面 以验证低置信度提取结果。
  • ❌ 结构保留能力不足：Mistral 处理表格时 更像是解析图片 而非生成结构化数据。
  • ❌ 结果不确定性：相同输入的输出可能有所变化，影响企业流程自动化。

🔎 结论

  • Mistral OCR 在一般 OCR 任务上表现优异，但对于结构复杂的企业文档仍有缺陷。
  • Pulse API 在金融、法律等特定领域表现更稳定，适用于高精度数据提取任务。
  • 企业用户需权衡 Mistral OCR 的强大多语言能力与其结构化数据解析的局限性。

📌 更多详情：原文链接