Le classement des modèles IA d'OCR et de documents en 2026

Parmi les 21 options que nous avons testées, PaddleOCR-VL-1.6, GLM-OCR et MiniCPM-OCR 1.0 arrivent en tête. Chacune est classée selon notre note, avec son prix, notre verdict et le profil auquel elle convient.

Par Andrew Miller · Mis à jour le 2 nov. 2026 · Notre méthode

Notre classement : selon notre note sur 5, à partir d’avis fondés sur les prix, la documentation et les politiques de chaque produit, ainsi que sur des benchmarks indépendants lorsqu’ils existent, chacun vérifié à la date indiquée dans l’avis. Nous ne touchons aucune commission d’affiliation.

1
PaddleOCR-VL-1.6
Une analyse de documents en tête de tableau en moins d'un milliard de paramètres, tant que vous acceptez la chaîne d'outils de Baidu.
Idéal pour : Les équipes qui extraient des tableaux, des formules et du texte de documents variés d'une seule page à grande échelle.
Prix : Gratuit sous Apache 2.0. Aucun prix hébergé de première partie publié.
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4.4/5
2
GLM-OCR
GLM-OCR n'est plus le parseur le plus précis, mais c'est celui qui offre le moins de raisons de dire non : petit, sous licence MIT, évalué de manière indépendante et peu cher à louer.
Idéal pour : Les équipes qui veulent un modèle d'OCR rapide sous licence permissive, qu'elles peuvent faire tourner elles-mêmes ou louer au token auprès du même fournisseur.
Prix : Gratuit sous licence MIT. API Z.ai à 0,03 $ par million de tokens, en entrée comme en sortie ; BigModel (Chine) à 0,2 RMB par million de tokens.
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4.3/5
3
MiniCPM-OCR 1.0
MiniCPM-OCR 1.0 associe une précision d'analyse proche du sommet au plus haut débit du test de 15 modèles de son créateur, ce qui en fait le petit modèle d'OCR pratique à choisir si les chiffres se confirment.
Idéal pour : Les équipes qui analysent de gros volumes de documents chinois ou anglais sur leurs propres GPU et tiennent autant au nombre de pages par heure qu'au dernier point de précision.
Prix : Gratuit sous Apache 2.0. L'API hébergée d'analyse de documents de ModelBest est annoncée comme gratuite ; quotas et tarifs payants non publiés.
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4.3/5
4
Chandra OCR 2
Chandra OCR 2 a les meilleures preuves externes de tous les parseurs de documents ouverts que nous couvrons, et la licence la plus stricte : l'usage commercial gratuit s'arrête à 2 M$.
Idéal pour : Les chercheurs, les archives et les petites entreprises sous le seuil de la licence qui veulent le parseur ouvert le plus testé de manière indépendante pour les numérisations difficiles et l'écriture manuscrite.
Prix : Poids gratuits pour la recherche, l'usage personnel et les entreprises sous 2 M$ de chiffre d'affaires et 2 M$ de financement ; licence payante au-delà (prix non publié). API Datalab : Convert à 4 $ les 1 000 pages en mode fast/balanced, 10 $ en mode accurate ; offre Team à 400 $/mois.
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4.2/5
5
LightOnOCR-3-4B
LightOnOCR-3-4B donne à un seul modèle de 4B les boîtes de mise en page et les données de graphiques qui demandaient autrefois un pipeline, et selon les chiffres de LightOn, c'est le modèle ouvert à battre sur les documents français et manuscrits.
Idéal pour : Les équipes qui analysent des documents professionnels en langues européennes, des formulaires et de l'écriture manuscrite et veulent la mise en page et les données de graphiques sans pipeline de détection.
Prix : Gratuit sous Apache 2.0. Aucune API hébergée par l'éditeur n'est indiquée sur la fiche du modèle ; une démo gratuite tourne sur Hugging Face Spaces.
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4.2/5
6
Mistral OCR 4.1
Un OCR solide, conscient de la mise en page, avec des scores de confiance utiles et une option d'auto-hébergement, à quatre fois le prix de son prédécesseur et de certains rivaux.
Idéal pour : Les équipes qui construisent des pipelines de documents ayant besoin de mise en page, de scores de confiance et d'un hébergement UE ou sur site plus que du coût par page le plus bas.
Prix : 4 $ les 1 000 pages ; 2 $ les 1 000 pages sur l'API Batch ; annotations Document AI 5 $ les 1 000 pages. Conteneur auto-hébergé pour les clients entreprise sur accord.
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4.2/5
7
OvisOCR3
OvisOCR3 fait cinq tâches documentaires dans l'empreinte qu'OvisOCR2 consacrait à une seule, et la seule chose qui le retient est que personne hors d'Alibaba ne l'a encore évalué.
Idéal pour : Les équipes qui veulent l'analyse, l'extraction de champs et les tableaux sur plusieurs pages avec un seul petit modèle auto-hébergé, et peuvent le valider sur leurs propres documents.
Prix : Gratuit sous Apache 2.0. Pas d'API hébergée ; une démo gratuite tourne sur Hugging Face Spaces.
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4.2/5
8
Unlimited-OCR 2
Unlimited-OCR 2 transforme un rapport de 300 pages en un seul appel de modèle, et jusqu'à présent le seul tableau de scores qui le prouve en est un que Baidu a construit.
Idéal pour : Les équipes qui numérisent de longs rapports, contrats et livres et veulent des passes sur le document entier sur leurs propres GPU.
Prix : Gratuit sous la licence MIT. L'API hébergée de Baidu AI Cloud est gratuite pour une durée limitée (200 pages de test pour les particuliers, 1 000 pour les entreprises) ; tarifs payants non publiés.
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4.2/5
9
HunyuanOCR 1.5
HunyuanOCR 1.5 est le modèle d'OCR de bout en bout le plus solide autour de 1B de paramètres selon les propres chiffres de Tencent, et juridiquement interdit à quiconque en Europe, au Royaume-Uni ou en Corée du Sud.
Idéal pour : Les équipes hors d'Europe, du Royaume-Uni et de Corée du Sud qui veulent un seul petit modèle pour l'analyse de documents, le repérage de texte, l'extraction et la traduction d'images.
Prix : Gratuit sous la Tencent Hunyuan Community License hors UE, Royaume-Uni et Corée du Sud ; les services de plus de 100 millions d'utilisateurs mensuels ont besoin d'une licence de Tencent. Aucun prix d'API hébergée publié.
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4.1/5
10
OvisOCR2
OvisOCR2 a prouvé qu'un modèle de bout en bout de 0,8B pouvait égaler les meilleurs parseurs en pipeline, et trois mois plus tard son propre successeur en a fait le deuxième choix.
Idéal pour : Les équipes qui veulent un petit parseur de pages en un seul passage dont la précision a été confirmée au classement public d'OmniDocBench.
Prix : Gratuit sous Apache 2.0. Pas d'API hébergée ; une démo gratuite tourne sur Hugging Face Spaces.
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4.1/5
11
PP-OCRv6
PP-OCRv6 lit des lignes de texte sur un CPU ou un téléphone pour une fraction du coût d'un VLM, tant que vous n'avez besoin que des mots et pas de la structure de la page.
Idéal pour : Les ingénieurs qui ont besoin d'un OCR de lignes de texte rapide et bon marché sur CPU, téléphones ou appareils embarqués, ou comme première étape de leur propre pipeline documentaire.
Prix : Gratuit sous Apache 2.0. Aucun prix hébergé publié par l'éditeur.
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4.1/5
12
Xiaomi-OCR-0
Xiaomi-OCR-0 lit une page à peu près aussi bien que des modèles moitié plus gros, mais son meilleur chiffre mis en avant est un résultat qu'un laboratoire concurrent n'a pas pu reproduire.
Idéal pour : Les équipes qui veulent un seul petit modèle sous licence Apache pour l'analyse de pages en Markdown comme pour l'extraction de champs de formulaires et de reçus.
Prix : Gratuit sous Apache 2.0. Pas d'API hébergée chez Xiaomi.
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4.1/5
13
Falcon OCR
Falcon OCR lit le texte presque aussi bien que des modèles dix fois plus gros pour le coût d'un passage à 270M de paramètres, à condition de pouvoir se passer d'une bonne structure de tableaux.
Idéal pour : Les équipes qui traitent de gros volumes de reçus, formulaires, numérisations et écriture manuscrite sur des GPU modestes, quand le texte compte plus que la structure des tableaux.
Prix : Gratuit sous Apache 2.0. Pas d'API hébergée ; TII publie une image Docker vLLM à auto-héberger.
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4.0/5
14
Qianfan-OCR
Qianfan-OCR est le modèle à choisir quand une page doit être lue et comprise en un seul appel ; pour une simple conversion en Markdown, des parseurs plus petits sont plus précis.
Idéal pour : Les équipes qui ont besoin de l'extraction de champs, de la lecture de graphiques et de l'OCR multilingue avec un seul modèle auto-hébergé et peuvent y consacrer un GPU de centre de données.
Prix : Gratuit sous Apache 2.0. Également proposé sur la plateforme Qianfan de Baidu AI Cloud ; le prix hébergé n'est pas indiqué sur la fiche du modèle.
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4.0/5
15
Surya OCR 2.5
Surya 2.5 fait d'un modèle de moins de 1B un analyseur de documents complet et crédible, à environ 16 000 pages par heure sur une H100, mais c'est la licence de ses poids qu'il faut lire en premier.
Idéal pour : Les petites équipes et les chercheurs qui ont besoin d'une analyse de documents auto-hébergée et rapide, avec mise en page et tableaux, et dont l'entreprise reste sous le seuil de la licence.
Prix : Poids gratuits pour la recherche, l'usage personnel et les entreprises sous 5 M$ de chiffre d'affaires et de financement ; licence payante au-delà (prix non publié). API Datalab : Convert 4 $ les 1 000 pages en fast/balanced, 10 $ en accurate ; offre Team 400 $ par mois.
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4.0/5
16
FireRed-OCR
Une démonstration claire que l'apprentissage par renforcement sur le format peut faire gagner 11 points à un modèle généraliste 2B, mais pas encore une raison de quitter les parseurs en pipeline qui le battent toujours.
Idéal pour : Les équipes qui servent déjà Qwen3-VL et veulent un checkpoint document-vers-Markdown prêt à l'emploi sans ajouter de pipeline de mise en page.
Prix : Gratuit sous Apache 2.0. Pas d'API hébergée ; seulement une démo gratuite sur un Space Hugging Face.
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3.9/5
17
Infinity-Parser2-Flash
Infinity-Parser2-Flash couvre plus de types de travail documentaire que la plupart des modèles 2B, mais en simple analyse de pages il reste derrière des parseurs plus petits et a besoin du traitement par lots pour être rapide.
Idéal pour : Les équipes de recherche et de documentation technique qui veulent l'analyse de pages, l'extraction de graphiques et la reconnaissance de structures chimiques avec un seul petit modèle auto-hébergé.
Prix : Gratuit sous Apache 2.0. Pas d'API hébergée par l'éditeur ; une démo gratuite tourne sur Hugging Face Spaces.
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3.8/5
18
Nemotron OCR v2
Nemotron OCR v2 est de loin l'OCR ouvert le plus rapide de cette liste, d'un ordre de grandeur, mais sur le propre benchmark documentaire de NVIDIA il lit moins précisément que le PaddleOCR v5 qu'il distance.
Idéal pour : Les équipes de recherche documentaire et de RAG sur matériel NVIDIA qui doivent extraire rapidement du texte brut de très gros volumes de pages, avec une licence compatible avec l'usage commercial.
Prix : Gratuit sous la NVIDIA Open Model License, usage commercial autorisé. API d'essai sur build.nvidia.com ; prix du conteneur NIM non publié sur la page du modèle.
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3.8/5
19
DeepSeek-OCR 2
Économe en tokens visuels et bien documenté dans son article, mais ses concurrents lisent mieux et son propre dépôt ne bouge plus depuis février.
Idéal pour : Les équipes déjà investies dans la pile DeepSeek-OCR qui veulent un gain de précision sans changer d'outillage.
Prix : Gratuit sous Apache 2.0.
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3.7/5
20
Jina OCR v1
Jina OCR v1 écrit les pages les plus courtes de sa catégorie et les analyse vite, mais c'est un modèle de milieu de tableau dont vous ne pouvez pas utiliser les poids commercialement sans contrat.
Idéal pour : Les équipes déjà sur Jina Reader ou Elastic qui veulent une conversion hébergée et bon marché de pages en Markdown, et les chercheurs qui veulent une référence rapide non commerciale.
Prix : API Jina : 0,50 $ par 1M de tokens d'entrée, 2 $ par 1M de tokens de sortie. Poids gratuits pour un usage non commercial sous CC BY-NC 4.0 ; l'auto-hébergement commercial exige une licence de Jina (prix non publié).
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3.7/5
21
dots.ocr
Il a rendu crédible en 2025 l'analyse de mise en page par un seul modèle, mais fin 2026, c'est la version que ses propres créateurs ont remplacée.
Idéal pour : Les équipes qui ont déjà des pipelines dots.ocr, ou qui ont besoin de boîtes englobantes et d'un ordre de lecture pour des langues peu dotées avec un seul modèle sous licence MIT.
Prix : Gratuit sous licence MIT. Pas d'API hébergée par l'éditeur.
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3.6/5