小众软件,5分钟本地跑通图片识别的 OCR-Xiaomi-OCR-0 !
小众软件,5分钟本地跑通图片识别的 OCR-Xiaomi-OCR-0 !
你有没有过这种时刻:手头一张发票、一份合同、一页扫描件,只想把上面的字变成能编辑的文字。过去你多半得打开某个在线 OCR 网页,把图片传上去,等它识别,再担心数据是不是被存到了别人的服务器。
2026年10月30 日,小米海外官方账号发布了一款叫 Xiaomi-OCR-0 的开源模型。它只有 0.8B(8 亿)参数——放到现在动辄几百 B 的大模型里,小得像把卡车塞进了自行车筐。但正是这个小身板,在真实拍摄文档的基准 Real5-OmniDocBench 上拿下 95.24 分、排名第一。

更关键的是:它 能在你自己的电脑上跑,断网可用,数据不出门。本篇就带你用 Ollama,把这套 OCR 在本地跑通。
01
PART
它是什么:一个模型,干三种活
WHAT · 0.8B 多模态文档理解
Xiaomi-OCR-0 是小米开源的 0.8B 轻量级多模态文档理解模型,底座是 Qwen3.5-0.8B-Base,在约 1.7 亿条 OCR 与文档样本上训练而成。它的特别之处不在于「大」,而在于「全」——把过去要拼好几个专用模型才能干的事,塞进了一个模型里。
三种能力,一次打包
① 文档解析(Document Parsing):识别段落、阅读顺序、表格和公式,输出 Markdown / LaTeX 结构化结果,表格直接变 Markdown 表格。
② 关键信息抽取(KIE):针对发票、卡证、表单,按指定字段直接输出 JSON。金额、商户、日期、编号可无缝进记账、报销、归档系统。
③ OCR 视觉问答(VQA):不止转写文字,还能追问——「这两张表数字差多少」「合同付款日期是哪天」,它真算,不是念原文。
成绩很能打
| 基准 | 分数 | 排名 |
|---|---|---|
| Real5-OmniDocBench(真实翻拍/畸变) | 95.24 | 全球第 1 |
| OmniDocBench v1.6(综合文档解析) | 96.83 | 全球第 2 |
| 五项 OCR-VQA 复杂视觉推理均分 | 83.2 | 同级最高 |
Real5-OmniDocBench 专治「纸弯了、屏幕反光、灯打歪了、手机斜着拍」这些真实糟心场景。95.24 分说明它在手机随手拍的条件下,保版面的能力相当稳。这套能力已经落地到小米手机「超级小爱」里——你手机上的取餐码、快递码、票据识别,背后可能就是它。
02
PART
为什么选 Ollama:把「装环境」砍成两件事
WHY · 新手友好
对新手来说,跑一个多模态 OCR 模型,传统路子通常是:装 Python 环境 → 装 PyTorch → 下权重 → 调 transformers 参数。每一步都可能踩坑,没个把小时下不来。
Ollama 把这些全部打包成了 两件事:
| 步骤 | 你只需要 |
|---|---|
| 装运行时 | 安装 Ollama,并保持服务运行 |
| 下模型 | 一条 ollama pull 命令 |
| 预处理 / 解码 | 交给官方 MCP 服务或浏览器 Demo 自动处理 |
官方 Hugging Face模型权重: https://huggingface.co/xiaomi-research/Xiaomi-OCR-0 官方 GitHub项目代码: https://github.com/xiaomi-research/Xiaomi-OCR-0
创新君使用的社区发布的 richardyoung/xiaomi-ocr-0:latest 同时包含 语言模型和视觉投影器,下载体积约 1.0GB,普通笔记本也能扛起来。
补一句重要的实话:小米官方在 Ollama 上推荐的社区包是 longwayxu/xiaomi-ocr-0:bf16,体积约 1.8GB,精度做过对齐验证;而
richardyoung/xiaomi-ocr-0:latest 约 1.0GB,更轻但属于社区量化转换版。两个都能跑,差别主要在体积和精度可信度上——下文部署步骤以你素材里给的 richardyoung 包为准,文末会一并说明怎么选。
03
PART
部署前环境清单:对照一下再开干
CHECKLIST · 准备
| 项目 | 要求 | 说明 |
|---|---|---|
| 操作系统 | Windows / macOS / Linux | 任意主流系统 |
| 内存 | ≥ 8GB | 模型约 1.8GB(BF16 包),留足余量 |
| 显卡 | 可选(NVIDIA CUDA 更佳) | CPU 也能推理,速度较慢 |
| 网络 | 可访问 Ollama 仓库 | 首次拉取需联网下载 |
| 磁盘 | ≥ 3GB 空闲 | 模型权重 + 缓存 |
核心提醒:8GB 内存是门槛。实测纯 CPU 跑峰值内存约 4.2GB,8G 内存机器没问题;4G 的老爷机就别勉强了。
04
PART
Ollama 三步跑通:核心就两条命令
TUTORIAL · 实操
安装 Ollama
到 Ollama 官方下载页获取对应系统的安装包,安装完成后确认服务正在运行:
ollama --version
能正常输出版本号,说明装好了。
拉取模型
执行下面这条命令,等下载完成(约 1.0GB / 1.8GB 视包而定):
ollama pull richardyoung/xiaomi-ocr-0:latest
拉取完成后,用 ollama list 确认模型名 richardyoung/xiaomi-ocr-0:latest 出现在列表里。
也可以使用官方推荐的
ollama pull longwayxu/xiaomi-ocr-0:bf16
配 MCP 或浏览器 Demo
模型拉下来只是第一步。真正让它能「看图识字」的,是官方配套的 MCP 服务 或 浏览器 Demo——它们会自动应用对齐检查所用的图像预处理、非思考提示词与解码参数,你不用自己写包装脚本。Demo 默认跑在本地 8787 端口,整页解析、KIE、VQA 共用一个页面。
也有更快捷的方法,创新君开发一个本地的html文件可以把图片拖进去自动识别为文字。
下载地址 :
零售创新公众号 回复 本地图片文字识别
或访问创新君的PC网站
通过网盘分享的文件:xiaomi-ocr.html
链接: https://pan.baidu.com/s/10lxSVA4HqLdYWE-8yPjPWA?pwd=p92v 提取码: p92v
安装完xiaomi-ocr-0后,下载html文件,双击就能用,不需要起服务、不装依赖、不联网。
选一张或多张图片 → 点「开始识别并生成 .md」→ 右上角「下载 .md」。默认走整页文档解析(Markdown),表格转 OTSL、公式转 LaTeX、按阅读顺序排版。
顺手加的实用功能
- 拖拽 / 多选 / Ctrl+V 直接粘截图,缩略图列表可逐张删
- 六种模式:Markdown 文档 / 纯文字 / 表格 OTSL / 公式 LaTeX / JSON 字段抽取 / 图中文字问答
- 连接自检:启动就查 /api/tags,确认模型真的拉下来了,绿灯才让跑
- 多图自动合并成一个 .md,每张带文件名标题
- 原文 / 预览切换、一键复制、大图缩放、进度条、可停止
- 「另存为…」按钮(原生保存对话框),绕开部分浏览器对 blob:null 下载的限制
///
LAST
写在最后
SUMMARY · 小模型抢活儿
回到开头那句话——OCR 这条赛道,正被卷进「人人可本地跑」的时代。大厂在卷千亿参数的通用大模型抢头条,小米反手把一个 0.8B 的垂直小工具开源了。大模型抢流量,小模型抢 活儿;而抢活儿的,恰恰是你我每天真在干的事:把一张图,变成能用的字。
你最想拿它识别什么?老照片上的字、合同扫描件、还是真实票据?欢迎在评论区聊聊。
项目地址:小米官方仓库 Xiaomi-OCR-0(Xiaomi Research / 魔搭社区均可搜到);Ollama 社区包 longwayxu/xiaomi-ocr-0:bf16(约 1.8GB,精度已对齐)或 richardyoung/xiaomi-ocr-0:latest(约 1.0GB,社区量化版)。
若有所得,欢迎点赞、在看、转发,下回再叙。
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