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# GLM-OCR
## 概览
GLM-OCR 是一款轻量级的专业 OCR 模型，参数仅为0.9B，但多项能力达到了SOTA水平，以 “小尺寸、高精度” 实现文档解析能力新标杆。其核心要点如下：
* **性能 SOTA**：在模型发布时以 94.62 分登顶 OmniDocBench V1.5，并在表格、公式等多项主流文档理解基准中取得当前最佳表现；
* **针对真实业务场景优化**：在代码文档、复杂表格、印章等复杂场景中表现稳定且精度领先，即使在版式复杂、字体多样或图文混排情况下，识别准确度依旧出色；
* **高效高性价比**：仅 0.9B 参数规模，支持 VLLM 和 SGLang 部署，显著降低推理延迟与算力开销,成本约为传统 OCR 方案的 1/10。
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- PDF、图片（JPG、PNG）
- 单图 ≤ 10 MB，PDF ≤ 50 MB
- 最大支持 100 页
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文本、图片链接、md 文档
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中文、英文、法语、西班牙语、俄罗斯语、德语、日语、韩语等……
GLM-OCR 价格详情请前往[价格界面](https://open.bigmodel.cn/pricing)
## 能力支持
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返回符合预定义格式的 JSON 数据
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高精度的文档信息识别能力
## 推荐场景
GLM-OCR 支持照片、截图、扫描件、文档输入，能够识别手写体、印章、代码等特殊文字，可广泛应用于教育、科研、办公等场景。
针对合并单元格、多层表头等复杂结构，模型能精准理解并直接输出 HTML 代码。无需二次制表，识别结果即可用于网页展示或数据处理，大幅提升表格录入与转换效率。
GLM-OCR 可从各类卡证、票据、表格中智能提取关键字段，并输出标准的 JSON 格式，无缝对接银行、保险、政务及物流等行业系统。
GLM-OCR 支持大批量文档的识别与解析，其高精度的识别能力和规整的输出格式，可为检索增强生成（RAG）提供坚实基础。
## 详细介绍
得益于自研 CogViT 视觉编码器与深度场景优化，GLM-OCR 实现了“小尺寸，高精度”。
GLM-OCR 参数量仅 0.9B，但模型发布时在权威文档解析榜单 OmniDocBench V1.5 中以 94.6 分取得SOTA。在文本、公式、表格识别及信息抽取四大细分领域的表现优于多款OCR专项模型，性能接近 Gemini-3-Pro 。
除了公开榜单，我们还针对真实业务中的六大核心场景进行了内部测评。结果显示，在模型发布时GLM-OCR 在代码文档、真实场景表格、手写体、多语言、印章识别、票据提取等维度均取得显著优势。
速度方面，我们对比了在相同硬件环境与测试条件下（单副本，单并发），分别以图像文件和 PDF 文件为输入，不同 OCR 方法完成解析并导出 Markdown 文件的速度差异。结果显示，GLM-OCR 处理 PDF 文档的吞吐量达 1.86 页/秒，图片达 0.67 张/秒，速度显著优于同类模型。
提示：实际性能受文件质量、网络及并发数影响，建议以实际接入测试为准。
**想要更快？** 推荐以下用法：
* 使用图片传入替代文件上传
* 多页 PDF 拆页并行调用
价格方面，API输入输出同价，仅需 0.2元/百万Tokens。1 元即可处理约 2000 张 A4 大小扫描图片或 200 份 10 页简单排版PDF，成本约为传统 OCR 方案的 1/10。
## 应用示例
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六国灭亡了，天下统一了，蜀地的山秃了，阿房宫建成了。 它覆盖三百多里地，遮蔽天日。阿房宫从骊山北边建起，折而向西，一直通向咸阳。
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**prompt**
请按下列JSON格式输出图中信息:
```bash theme={null}
{
"标题": "",
"发票号码": "",
"开票日期": {
"年": "",
"月": "",
"日": ""
},
"购买方信息": {
"名称": "",
"统一社会信用代码/纳税人识别号": ""
},
"销售方信息": {
"名称": "",
"统一社会信用代码/纳税人识别号": ""
},
"项目名称": "",
"单价": "",
"数量": "",
"金额": "",
"税率/征收率": "",
"税额": "",
"金额合计": "",
"税额合计": "",
"出行人": "",
"有效身份证件号": "",
"出行日期": "",
"出发地": "",
"到达地": "",
"等级": "",
"交通工具类型": "",
"价税合计（大写）": "",
"价税合计（小写）": "",
"备注": "",
"开票人": "",
"印章": []
}
```
}>
```bush theme={null}
{
"标题": "电子发票（普通发票）",
"发票号码": "25127000000102638675",
"开票日期": {
"年": "2025",
"月": "04",
"日": "08"
},
"购买方信息": {
"名称": "深圳市百川数安科技有限公司",
"统一社会信用代码/纳税人识别号": "91440300MA5GUFD LXF"
},
"销售方信息": {
"名称": "天津鞍马出行科技有限公司",
"统一社会信用代码/纳税人识别号": "91120106MACB2BWC1M"
},
"项目名称": "*运输服务*客运服务费",
"单价": "8.74",
"数量": "1",
"金额": "8.74",
"税率/征收率": "3%",
"税额": "0.26",
"金额合计": "¥8.74",
"税额合计": "¥0.26",
"出行人": "",
"有效身份证件号": "",
"出行日期": "",
"出发地": "",
"到达地": "",
"等级": "",
"交通工具类型": "",
"价税合计（大写）": "⊗玖圆整",
"价税合计（小写）": "¥9.00",
"备注": "",
"开票人": "刘薇",
"印章": [
"全国统一发票监制章\n国家税务总局\n天津市税务局"
]
}
```
## 使用资源
快速测试模型在业务场景上的效果
API 调用方式
## 调用示例
以下是完整的调用示例，帮助您快速上手 GLM-OCR 模型。
```bash theme={null}
curl --location --request POST 'https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/layout_parsing' \
--header 'Authorization: your_api_key' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
"model": "glm-ocr",
"file": "https://cdn.bigmodel.cn/static/logo/introduction.png"
}'
```
**安装 SDK**
```bash theme={null}
# 安装最新版本
pip install zai-sdk
# 或指定版本
pip install zai-sdk==0.2.3
```
**验证安装**
```python theme={null}
import zai
print(zai.__version__)
```
**基础调用**
```python theme={null}
from zai import ZhipuAiClient
# 初始化客户端
client = ZhipuAiClient(api_key="your-api-key")
image_url = "https://cdn.bigmodel.cn/static/logo/introduction.png"
# 调用布局解析 API
response = client.layout_parsing.create(
model="glm-ocr",
file=image_url
)
# 输出结果
print(response)
```
**安装 SDK**
**Maven**
```xml theme={null}
ai.z.openapi
zai-sdk
0.3.5
```
**Gradle (Groovy)**
```groovy theme={null}
implementation 'ai.z.openapi:zai-sdk:0.3.5'
```
**基础调用**
```java theme={null}
import ai.z.openapi.ZhipuAiClient;
import ai.z.openapi.service.layoutparsing.LayoutParsingCreateParams;
import ai.z.openapi.service.layoutparsing.LayoutParsingResponse;
import ai.z.openapi.service.layoutparsing.LayoutParsingResult;
public class LayoutParsing {
public static void main(String[] args) {
// 初始化客户端
ZhipuAiClient client = ZhipuAiClient.builder()
.ofZHIPU()
.apiKey("your-api-key")
.build();
String model = "glm-ocr";
String file = "https://cdn.bigmodel.cn/static/logo/introduction.png";
// 创建布局解析请求
LayoutParsingCreateParams params = LayoutParsingCreateParams.builder()
.model(model)
.file(file)
.build();
// 发送请求
LayoutParsingResponse response = client.layoutParsing().layoutParsing(params);
// 处理响应
if (response.isSuccess()) {
System.out.println("解析结果: " + response.getData());
} else {
System.err.println("错误: " + response.getMsg());
}
}
}
```