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PaddleOCR-VL-1.5 在综合性能、复杂场景识别及推理效率上整体优于 DeepSeek-OCR2，而 DeepSeek-OCR2 在视觉 token 压缩与语义重排方面有独特优势，适合对计算成本敏感的场景。以下从多维度详细对比：

核心优势

PaddleOCR-VL-1.5

性能领先：在 OmniDocBench V1.5 上综合精度达 94.5%，领先 DeepSeek-OCR2 3.41%，在公式识别、表格识别等子任务上优势明显。

异形框定位：创新支持倾斜、弯折、拍照畸变等非规则文档形态识别，解决传统 OCR 因形变导致的识别失败问题。

推理高效：在 A100 上可达 1.43 页 / 秒和 2016.6 令牌 / 秒，比前代提升约 17%，适配 FastDeploy、VLLM 等框架，部署便捷。

多场景适配：新增印章识别，强化古籍、生僻字及多语种表格识别，适合金融票据、档案数字化等复杂业务场景。

DeepSeek-OCR2

视觉 token 压缩：仅需 256-1120 个视觉 token 即可处理一页文档，在相似预算下，文档解析编辑距离 0.100，优于 Gemini-3 Pro 的 0.115，视觉信息压缩率高。

语义重排：采用 DeepEncoder V2 架构，通过因果流查询与双流注意力机制，实现动态语义推理，按逻辑顺序解析内容，更贴合人类阅读习惯。

轻量高效：3B 参数量 MoE 架构，激活参数少，单 A100-40G 每天可处理超 20 万页，适合大规模文档批量处理场景。

适用场景推荐

优先选 PaddleOCR-VL-1.5：需处理异形文档、复杂公式 / 表格，追求高精度与稳定版面还原，如合同、财报解析，金融票据处理等场景。

优先选 DeepSeek-OCR2：注重视觉 token 效率与语义逻辑解析，对计算资源有限，需批量处理长文档，且以常规排版为主的场景。

选型建议

追求极致识别精度与复杂场景适配，选 PaddleOCR-VL-1.5；注重视觉 token 压缩与语义重排，且预算有限，选 DeepSeek-OCR2。

建议根据实际业务场景，用真实数据测试后决定。