Qianfan-OCR 是百度千帆团队在 2026 年公开发布的一套端到端文档智能模型。它想解决的，不是传统 OCR 里“把图片里的字抠出来”这一个环节，而是把文档解析、版面还原、表格理解、字段抽取和文档问答放进同一条链路里完成。换句话说，它的目标不是只给你一段纯文本，而是直接给出可继续使用的结构化结果，比如 Markdown、表格结构或字段级答案。[1][2][3][4][5] 如果只看这类产品的宣传语，很容易把它理解成“又一个 OCR 大模型”。但从公开材料看，Qianfan-OCR 更准确的定位应该是文档理解 VLM，而不是传统字符识别引擎的放大版。它最值得关心的地方有两个：第一，模型把版面结构理解放进了端到端生成过程；第二，它在公开文档基准上的成绩确实有竞争力，说明这条路线不只是概念展示。[1][4][6] 本文综合了官方模型页、论文摘要、百度云文档以及社区技术拆解来写。文中凡是关于架构、配置、调用方式的描述，优先以官方页面和论文为准；凡是关于“是否能替代两段式 OCR”“落地时值不值得换”这类判断，则明确按工程经验和公开评测来讨论，不把推论写成既成事实。[1][2][5][6][10][11] 一、Qianfan-OCR…