Сравнение моделей PaddleOCR-VL-0.9B vs Qwen3 VL 235B A22B Instruct

× PaddlePaddle/PaddleOCR-VL-0.9B

PaddleOCR-VL-0.9B — ресурсно‑эффективная vision‑language модель, разработанная для разбора документов и точного распознавания элементов страницы. Она сочетает визуальный энкодер с динамическим разрешением в стиле NaViT и языковую модель ERNIE-4.5-0.3B, что позволяет уверенно извлекать текст, таблицы, формулы и графики. Модель поддерживает 109 языков, показывает сильные результаты в document parsing и element recognition и хорошо подходит для практического OCR и document AI.

× qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct

Qwen3-VL-235B-A22B Instruct — open‑weight мультимодальная модель, объединяющая сильную генерацию текста с визуальным пониманием изображений и видео. Instruct‑вариант нацелен на общее использование в vision‑language задачах (VQA, разбор документов, извлечение данных из графиков/таблиц, многоязычный OCR). Серия делает акцент на устойчивом восприятии (распознавание разнообразных реальных и синтетических категорий), пространственном понимании (2D/3D привязка) и длинной визуальной интерпретации, показывая конкурентные результаты на публичных мультимодальных бенчмарках как в восприятии, так и в рассуждениях. Помимо анализа, Qwen3‑VL поддерживает агентное взаимодействие и использование инструментов: может следовать сложным инструкциям в многоизображенных, многоходовых диалогах; сопоставлять текст с временными шкалами видео для точных запросов по времени; и управлять элементами GUI для задач автоматизации. Модели также поддерживают визуальные рабочие процессы программирования — превращение скетчей/макетов в код и помощь в отладке UI — при сохранении сильной текстовой производительности, сопоставимой с флагманскими языковыми моделями Qwen3. Это делает Qwen3‑VL подходящей для продакшн‑сценариев: document AI, многоязычный OCR, помощь в разработке UI, пространственные задачи и исследования агентных vision‑language систем.