继开源首个 MoE 模型后,他们又发布了千页只需 7 块钱的文件扫描 API。
作者丨郑佳美
编辑丨马晓宁
就在刚刚,那个曾经开源了首个 MoE 模型的欧洲初创公司 Mistral AI 在沉寂一段时间之后又出新活。
Mistral 团队发布了一个号称“全世界最好的 OCR”的产品 ——
Mistral OCR,
旨在将一些 AI 难以直接识别的粗糙且复杂的文件进行整理,便于 AI 操作识别。
帖子一经发出,评论区瞬间充满了各种夸夸言论,但在一众赞美声中,也不乏一些真正用过产品的网友的理智发言。
就比如有网友对 Mistral OCR 的产品能力表示认同,但却有点接受不了它的产品定价,觉得有点太贵,并且期待中国 AI 公司早点发布一个类似的开源版本,把价格打下来。
同时也有网友亲自上手,上传扫描了手写板的内容,但最后识别出的文字结果正确率并不是很高。
除此之外,还有被 Mistral 所宣传的“可以识别超多种语言”噱头吸引过来的网友,但使用后却失望的发现它无法识别自己所用语言。
尽管 Mistral OCR 目前还存在着一定的局限性,但它的出现确实是一次从字符识别到场景智能的跨越。
与传统的 OCR API 不同,Mistral OCR 是一款多模态 API,它不仅可以识别文本中是否嵌入了插图或照片,还会为这些图形元素创建边界框,并将它们包含在输出中。
从 Mistral AI 团队放出的 Demo 视频可以看出,Mistral OCR 能够将图文混排的 PDF 文件转换成结构清晰的 Markdown 格式文件。
PDF 图片中数学公式的转换。
PDF 宣传图片中的印地语。
拍得并不方正的论文照片。
甚至带有水印的文字也可以轻松识别。
除了直观的 Demo 外,Mistral AI 团队还列举了 6 点 Mistral OCR 的绝对优势:
团队还将 Mistral OCR 将 Google Document AI、Azure OCR、Gemini 系列模型以及 GPT-4o 的产品性能进行对比。
最终的结果表明,Mistral OCR 在总体准确率、数学公式识别等方面表现优异,特别是在 2503 版本中,各项指标均大幅提升,达到了新的高度。
在多语言处理方面,得出的数据更是远远优于 Google Document AI 和 Azure OCR。