法国大模型独角兽 Mistral AI 进军 OCR（光学字符识别）领域了。

　　新产品 Mistral OCR 是一种光学字符识别 API，它为文档理解树立了新标准。与其他模型不同，Mistral OCR 能够以前所未有的准确度和认知能力理解文档的每个元素（媒体、文本、表格、公式）365在线平台。它以图像和 PDF 作为输入，并从有序交错的文本和图像中提取内容。

　　因此，Mistral OCR 称得上一种理想的模型，可以与以多模式文档（如幻灯片或复杂 PDF）作为输入的 RAG 系统结合使用。

　　Mistral OCR 擅长理解复杂的文档元素，包括交错图像、数学表达式、表格和高级布局（如 LaTeX 格式）。该模型可以更深入地理解丰富的文档，尤其是包含图表、图形、公式和数字的科学论文。

　　Mistral OCR 在严格的基准测试中始终优于其他领先的 OCR 模型，其在文档分析的多个方面都表现出色。Mistral AI 从文本文档中提取嵌入图像和文本，不过进行比较的其他 LLM 不具备此功能。

　　因此，为了公平比较，Mistral AI 在包含各种发表论文的内部「仅文本」测试集以及网络 PDF 上进行了性能测试。

　　自成立以来，Mistral AI 一直渴望用自己的模型服务全世界，因此努力在产品中实现多语言功能。

　　Mistral OCR 将这一目标提升到了一个新水平，能够解析、理解和转录各大洲的数千种脚本、字体和语言。对于需要处理来自不同语言背景的文档的全球组织以及服务小众市场的超本地化企业而言，这种通用性至关重要。

　　Mistral OCR 比同类产品中的大多数都更轻量，速度也明显快于它们，并且在单个节点上每分钟可以处理 2000 多页。这一快速处理文档的能力确保即使在高吞吐量环境中也能持续学习和改进。

　　Mistral OCR 还引入了使用文档作为提示的功能，从而实现了更强大、更精确的指令遵循。此功能允许用户从文档中提取特定信息并将其格式化为结构化输出，例如 JSON。用户还可以将提取的输出链接到下游函数调用和构建智能体中。

　　最后，对于具有严格数据隐私要求的组织，Mistral OCR 提供了自行托管选项。这可确保敏感或机密信息在组织内部的基础设施内保持安全，从而符合监管和安全标准。

　　面对 Mistral AI 号称的「全球最好 OCR 模型」，Pulse AI 团队进行了一番测试，结论是：确实很好，但尚未完全为企业使用做好准备。

　　Mistral OCR 绝对超越了一些前沿 LLM，但在真实商业文档中出现了一些限制。

　　对于财务文档：Mistral OCR 难以处理复杂的表格，出现了 17% 的列错位、±1.5% 的精度偏差以及丢失了表示负值的关键括号。

　　对于法律文档：复选框检测基本不存在，部分层次结构丢失，多行表格单元格合并或切断。

　　正如 Mistral AI 博客中所说，他们正在收集用户的反馈，并希望未来几周 Mistral OCR 继续变得更好。

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