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这项由慕尼黑大学（LMU Munich）、慕尼黑工业大学（TU Munich）及慕尼黑贪图与机器学习中心（MCML）结伙主导，并与法国索邦大学暨法国国度科研中心（CNRS）互助完成的谈论，于2026年4月14日动作预印本发布，论文编号为arXiv:2604.12978。感风趣的读者可以通过该编号在arXiv平台上查阅完整原文。

你细目见过那种手机扫一扫就能把相片里的笔墨"读"出来的功能——无论是拍下一张菜单、扫描一份协议，如故拍下路标让它自动翻译，背后都有一种叫作念"OCR"的时候在职责。OCR，全称Optical Character Recognition，中语叫作念光学字符识别，说白了就是让贪图机"认字"。连年来跟着AI时候的爆炸式发展，这类识字能力依然进化到了令东说念主叹为不雅止的水平——至少，在英文、中语这些"大言语"上是这么。

然则，这支跨国谈论团队决定作念一件让东说念主有点不安的事：他们念念知说念，当这些AI遭受寰宇上那些"冷门笔墨"时，会发生什么？毕竟，地球上现在通用的Unicode标准收录了172种书写系统，从古埃及象形笔墨到埃塞俄比亚的吉兹字母，从缅甸文到线形笔墨B，每一种都承载着真实的东说念主类文化与历史。这些笔墨的使用者加起来多达数以亿计，但它们在AI眼中，可能根柢就是"天书"。

为了把这个问题阐明晰，谈论团队种植了一个叫作念GlotOCR Bench的评测基准，笼罩158种Unicode书写系统，用来系统性地检会现时起首进的AI识字模子，到底能认得几种字。成果令东说念主警悟：简直整个模子在英文上弘扬优秀，但遭受阿拉伯文、梵文等中等资源笔墨依然赫然致力于，而濒临剩下148种"小众"书写系统时，识别准确鲠奏凯塌方——最佳的模子也只可正确读出不到8%的句子。更糟糕的是，这些AI并不会老浩大实承认"我不料志"，而是延续生成看起来有模有样、实则完全不合的笔墨输出，仿佛一个不懂日语却对着日文菜单顺口开河的异邦搭客。

一、从"认字神器"到"笔墨盲点"：为什么要作念这个测试

在盘问这项谈论的具体发现之前，有必要结伙一个配景：目下AI限制主流的OCR评测基准，比如OCRBench、OCRBench v2、CC-OCR、OmniDocBench等，关注的重心简直清一色是拉丁字母（也就是英语等西欧言语用的那套字母）和中日韩笔墨，再加上历历的几种其他笔墨。就连那些堪称"多言语OCR"的谈论，实践上亦然在说"多种言语"，而不是"多种书写系统"，底层的笔墨种类依然十分有限。

这就好比你测试一位厨师能不可作念各地好意思食，成果只考了他作念意大利面、炒饭和汉堡，然后说他"寰球厨艺一流"。寰宇上还非凡百种风范特有的菜系，从来没进过这位厨师的厨房，但他的"寰球厨艺"文凭依然挂在墙上了。

谈论团队指出，Unicode标准目下编码了172种书写系统，代表着几千年来东说念主类在地球上每一个有东说念主居住的大陆上发展出来的笔墨神气。其中很多书写系统于今仍被数百万东说念主日常使用，另一些则对历史言语学、考古学和文化保护具有不可替代的价值。当一个族群的历史文献、宗教文籍或民间故事以某种小众笔墨书写，却因为OCR时候无法识别而无法被数字化时，这不仅是时候问题，更是一种文化上的守密。

此外，从实用角度看，多数竹帛和扫描文献代表着教师低资源言语AI模子的潜在数据宝库，而要把这些贵寓滚动为可用数据，可靠的跨笔墨OCR时候是不可或缺的第一步。恰是带着这么的关怀，谈论团队启动了这项笼罩面空前平方的评测职责。

二、打造一把精密的"笔墨标尺"：GlotOCR Bench是奈何作念的

要评测AI认字的能力，最初得准备好考卷。GlotOCR Bench的构建过程自己就是一项极为良好的工程，因为要笼罩158种书写系统，每一个标准都必须针对每种笔墨的特有特质进行处理。

谈论团队将这158种书写系统按照在相聚内容中的普及进度分为三个品级。第一级是"高资源"，唯唯一种书写系统入围，那就是拉丁字母。第二级是"中资源"，共有九种：阿拉伯文、西里尔文（俄语等斯拉夫言语使用）、天城文（梵文/印地语使用）、汉字、日文（平化名/片化名/汉字混用）、韩文（谚文）、希腊文、希伯来文和泰文。第三级是"低资源"，包含剩余的148种书写系统，占一说念收录书写系统的94%。

文本素材来源相称平方，主要数据集是GlotLID v3，这是一个涵盖高出2102种言语-笔墨组合的多言语数据库。对于GlotLID笼罩不及的书写系统，团队还额外从维基辞书、维基文库、寰球笔墨网站Omniglot、谷歌字体言语数据库等多处补充材料，甚而对一些清寒原生数字文本的书写系统，借助笔墨调遣用具将其他言语的内容转写过来。每条句子都经过GlotScript用具考证，确保所用笔墨如实是该言语的习用书写系统，而非随即生成的字符序列。

在每种书写系统下，谈论团队最多采集100个句子，但拉丁字母采集了4000个，部分中资源书写系统采集了400个以便进行更细化的言语分析。通盘数据集共包含16375个句子。

把文本变成图片的过程相似大有负责，因为OCR考的是识别图片中的笔墨，而不是奏凯处理文本。图片渲染使用了HarfBuzz负责笔墨成形（确保字母按照该书写系统的划定正确拼合）以及FreeType负责字形光栅化（把矢量字形转成像素图像）。字体一说念来自谷歌字体库，并按照三步筛选历程逐个核验：先筛出宣称赞成该书写系统的字体，再从中筛出能笼罩句子中整个Unicode码点的字体，临了只保留真实能到手渲染整个字形的字体。这三步都不可不详，因为实践查抄发现，有些字体宣称赞成某种笔墨，但到了实践渲染时仍会出错。最终，每种书写系统下随即中式一种通过整个筛选的字体来渲染图片。

每个句子会生成两种版块的图片。"干净版"在白色配景上以48像素字号渲染，加上轻微的随即旋转（最多正负1度），模拟轻微的页面歪斜。"作念旧版"则经过一系列模拟靡烂文献的处理历程：叠加随即剪辑的扫描纸张纹理配景，加上最多正负2度旋转；施加弹性变形和高斯噪声；添加10至30个白色矩形斑块模拟墨水零散，并将像素亮度缩放到50%至85%模拟墨水消亡；将图片降采样到原始分裂率的40%至70%再放大回归，并以30至80的质料进行JPEG压缩；临了对四个角点进行最多10%图像尺寸的透视变形。在字形级别，字符间距也会随即扰动，每个字形有40%概率被扩展处理、25%概率被腐蚀处理，每行笔墨会有高下3像素的随即抖动，字形还会以抛物线曲率纵向位移，模拟纸张卷曲。

整个渲染成果都经过东说念主工抽检，每种书写系统随即抽查10张图片跨不同尺寸考证视觉正确性。对于常见书写系统，与外部编著器对比考证；对于保重书写系统，则逐字符与Unicode字符图表比对。

三、请来14位"考生"：被评测的AI模子

谈论团队共评测了14个OCR模子，笼罩开源和交易API两类。开源模子包括：dots.ocr（专注多言语文档版面剖析的视觉-言语模子）、dots.mocr（dots.ocr的1.5版块升级）、olmOCR-2（专为PDF文档剖析想象的开源模子）、RolmOCR（更轻量的开源OCR模子）、LightOnOCR-2（10亿参数的端到端多言语视觉-言语OCR模子）、Nanonets-OCR2（将文档调遣为结构化Markdown的模子）、PaddleOCR-VL-1.5（百度飞桨团队的多任务文档剖析模子）、FireRed-OCR、GLM-OCR、DeepSeek-OCR-2、HunyuanOCR（腾讯混元视觉团队的模子）和Qwen3-VL-8B（阿里巴巴通义千问视觉言语模子的8B参数版块）。交易API模子则包括谷歌的Gemini 3.1 Flash-Lite和OpenAI的GPT-4.1。

整个模子都以"零样本"方式进行测试，也就是说，测试时不给模子任何额外示例或领导，只是简便要求它把图片里的笔墨抄录下来，不作念任何额外诠释。这么的测试方式最能反应模子的真实能力，而非经过刻意调治后的弘扬。

评测使用三个中枢目的。CER（字符乌有率）是最基础的目的，通过贪图模子输出与正确谜底之间的字符级编著距离（增批改的最少操作次数）来量化乌有进度，数值越低越好，0默示完全正确。为了公正起见，评测时还会对比原始输出、反向输出、小写输出以及去除Unicode附加象征后的输出，取四种情况中最佳的阿谁CER，幸免因大小写或书写变体相反而不公正地处分模子。Acc@0（字符零乌有率）指的是模子输出与正确谜底完全一致的比例，而Acc@5（5%以内乌有率）则是谈论团队最中枢的精度目的，指模子输出的CER不高出5%的句子比例——换言之，就是"简直完全正确"的比例，天然是越高越好。ScriptAcc（书写系统准确率）则不在乎笔墨是否完全正确，只问模子是否至少识别对了这是哪种书写系统——比如看到泰文，回答是不是泰笔墨符，而非梵文或阿拉伯文。这个目的能揭示一种特有的失败模式：模子是简直在尝试识别方针笔墨，如故根柢就在"说另一种言语"。

四、考试成果出炉：三个品级，三种红运

测试成果以一种简直可以用"戏剧性"来刻画的方式呈现了三档之间的边界。

在高资源品级（拉丁字母），整个14个模子的Acc@5都高出了75%，弘扬最佳的几个模子高出90%。Gemini 3.1 Flash-Lite以95.3%的Acc@5领跑，dots.mocr以93.1%紧随后来，olmOCR-2达到90.5%。不外值得谨防的是，即便在这个"擅长限制"，也莫得任何模子达到接近无缺的水平——大多数模子的CER仍在2%以上，也就是说每100个字符里平均有两个乌有。这部分差错主要来自拉丁字母自己在不同言语中的变体，比如冰岛语中的"?"频频被误以为是视觉上邻近的"p"，而这种乌有在那些以英文为主要教师言语的模子中尤为赫然。

中资源品级（阿拉伯文、西里尔文等9种书写系统）的得益赫然下滑。平均Acc@5从高资源的87.6%下跌到60.0%，跌幅约28个百分点。Gemini 3.1 Flash-Lite依然以82.7%位居首位，dots.ocr以78.3%排行第二。但在这一品级，不同模子之间的差距启动拉大——Qwen3-VL-8B和olmOCR-2比顶部模子过期约15至19个百分点，而GLM-OCR和DeepSeek-OCR-2则比Gemini 3.1 Flash-Lite低了40个百分点以上，浮现出在中资源书写系统上的泛化能力特别有限。

低资源品级（剩余148种书写系统）则是真实的恶运现场。平均Acc@5从中资源的60.0%奏凯坍塌至2.3%，跌幅近58个百分点，且这个下滑并非渐进式的，而是一个陡峻的峭壁式断层。即等于弘扬最佳的Gemini 3.1 Flash-Lite、dots.ocr和dots.mocr，Acc@5也只达到7.7%。换句话说，在这148种书写系统的测试句子中，高出92%对于这些最强模子来说依然无法正确读出。对于其余11个模子，Acc@5低于5%，其中8个甚而低于1%，简直接近于完全失败。

谈论团队把这个舒服总结为"阈值效应"：模子的弘扬并不跟着书写系统资源的减少而平滑裁减，而是存在一个赫然的临界点——一朝某种书写系统在教师数据中的笼罩进度低于某个门槛，模子就简直完全无法识别，弘扬从"灵验"奏凯向上到"无须"，中间简直莫得过渡地带。

五、吞并种字母，也分三六九等：阿拉伯文的特殊窘境

谈论团队进一步分析了拉丁文、梵文/天城文、阿拉伯文和西里尔文这四种书写系统里面、跨言语的弘扬相反，成果揭示了另一层不均匀性。

即便在高资源的拉丁字母品级，不同言语之间的模子弘扬也存在特别大的波动。总体中位数诚然很高（经常高出90%），但一些使用非英文拉丁字母变体的言语，比如冰岛语、波兰语、越南语等，其准确率赫然低于以英语为主要教师言语的模子所能达到的水平。

天城文（用于书写印地语、梵语等）的全体弘扬比拉丁文低，但多数模子仍能看护中等水平。此书写系统中的差错主要来自"叠合字符"——多个字母在书写时合并成一个复杂字形，雷同汉字里的合体字。不外由于叠合字符是天城文的中枢特征，大多数模子依然对此有所适合。

西里尔文（用于俄语、保加利亚语等斯拉夫言语）的弘扬相对可以，多个模子的中位数接近拉丁文，但各言语间的相反仍然权臣。

阿拉伯文的弘扬则最为惨烈，不仅总体中位数低，而况各言语之间的相反极大，且全体漫衍向低分端严重歪斜。谈论团队以为，这反应了阿拉伯笔墨自己的复杂性：吞并个字母在词首、词中、词尾会有不同的写法；可选的元音象征（短元音象征）无足挂齿；阿拉伯文如故多种言语（阿拉伯语、波斯语、乌尔都语、普什图语等）的共同书写系统，每种言语有其特有的用字风俗和变体，使得泛化极为贫困。

六、认出"它是什么字"和"念出它写了什么"：两个完全不同的难题

谈论团队还专门分析了ScriptAcc（能抵赖出这是什么书写系统）和Acc@5（能否正确读出内容）之间的关系，发现两者虽然强干系，但存在一些相称有启发性的例外。

总体趋势合适直观：高资源和中资源书写系统（拉丁文、日文、希腊文、汉字等）齐集在右上角，既能认出版写系统，也能读出内容；低资源书写系统散布在左下方，两项都很低。

但有几个例外值得关注。阿拉伯文的ScriptAcc很高，阐明模子能认出这是阿拉伯笔墨，但Acc@5却相对较低，阐明问题出在识别具体内容上，而非书写系统层面——模子知说念这是阿拉伯文，就是读不准。希伯来文则相悖，它的ScriptAcc出东说念主预念念地低，因为模子频繁把希伯来文误以为泰文（从附录的浑浊矩阵可以看出），拉低了其全体OCR弘扬。日文则是一个令东说念主惊喜的正向颠倒值：尽管日文羼杂了平化名、片化名和汉字三套书写系统，其Acc@5却高于地说念的拉丁字母，标明那些有满盈教师数据的模子完全有能力处理多书写系统混排的复杂情况。

七、给AI一个"领导"灵验吗？揭秘"舞弊测试"的成果

谈论团队作念了一个好奇的对照实验：给GPT-4.1一个"超等领导"，明确告诉它"这张图片里的笔墨使用的是某种书写系统，属于某种言语，而况图中出现的整个字符按Unicode码点排序后是这个聚拢"，然后再让它转录。这特别于考试时给学生一张参考卡，上头列出了整个可能出现的考点字符。

成果却出东说念主预念念地普通。在149种被测试的书写系统中，125种完全莫得改善，唯独21种出现了普及，3种甚而略有下跌，平均普及仅0.7个百分点。

不外在那21种有所改善的书写系统中，改善幅度有赫然相反。汉字的普及最为权臣，高出20个百分点，这是有道理的：汉字的字符库极为深广，单是常用汉字就非凡千个，给定候选字符聚拢特别于大幅消弱了搜索空间，模子因此能幸免用常见字替换视觉相似的苦楚字。西里尔文和泰文也有赫然普及，阐明对这些书写系统来说，字符歧义是一个不可暴虐的乌有来源。

然则，对于低资源书写系统，即便给出了"舞弊领导"，改善仍然情系沧海，大部分停留在个位数。这阐明知说念"应该认哪些字"并不可处分根柢问题：模子清寒的是对这些字形的视觉识别能力和对应的预教师常识，而不单是是候选集太大。

八、旧纸张的挑战：图像质料怎么影响识别率

谈论团队还专门相比了在干净图片和"作念旧文献"图片两种条款下，六个弘扬最佳的模子（dots.mocr、dots.ocr、HunyuanOCR、olmOCR-2、GPT-4.1、GLM-OCR）的弘扬相反。

在整个品级和整个模子上，图像作念旧处理都会导致Acc@5下跌，但下跌幅度因资源品级而异。对于高资源的拉丁字母，GPT-4.1的相对下跌幅度约为13.8%，弘扬出相对较强的鲁棒性，而olmOCR-2的相对下跌则达到19.7%。对于中资源书写系统，下跌幅度更大，十足值高出高资源品级，阐明模子在练习进度较低的书写系统上，受图像质料干扰的影响更为权臣。对于低资源书写系统，由于基础准确率正本就已接近零，十足下跌幅度看起来很小，但相对而言意味着所剩无几的那点"偶尔答对"的契机也简直消除殆尽。

这告诉咱们一个朴素的道理：干净图片代表着OCR性能的上限，现实中的文献往往比测试用的干净图片质料更差，真实场景中的识别贫困只会比基准测试浮现的更严峻。

九、"答不出来"和"乱答一通"的区别：幻觉输出的剖解

谈论中最令东说念主印象深远的发现之一，是对模子失败模式的详备分类。当模子无法正确识别某种书写系统时，它们的活动并不是千里默地"毁灭"，而是分红了三种迥然相异的失败方式。

第一种是"跨书写系统幻觉"，即模子输出的是另一种可识别的书写系统中的字符，看起来像真实的笔墨，只是写错了言语。第二种是"千里默"，即模子复返空缺或唯独空格的回复。第三种是"乱码/伪文本"，即输出包含GlotScript用具无法归类为任何真实书写系统的内容，经常是重叠的数字串、标点象征轮回，或模子我方生成的方式放胆象征。

统计成果令东说念把握屈词穷。在整个模子的平均水平上，唯独12.5%的输出被正确归类为方针书写系统。跨书写系统幻觉占到了平均68.4%，乱码伪文本占13.1%，千里默只占6%。换句话说，模子濒临目生笔墨时，压倒性的袭取是"装作我方意志、用其他言语瞎写一通"，而不是浩大承认"这个我不料志"。

不同模子在"千里默"和"乱码"比例上相反很大，反应了不同的教师战略。dots.ocr的千里默率高达42.1%，阐明这个模子在无法识别时倾向于不输出任何内容；而DeepSeek-OCR2的乱码率高达26.2%，标明它被教师成了"必须输出点什么"，即等于濒临空缺图片也要生成内容。从用户体验角度看，千里默虽然令东说念主衰颓，但至少是老诚的；乱码输出则可能形成误导，让用户误以为得到了挑升旨的信息。

幻觉的方针书写系统并非随即漫衍，而是高度汇注在几种高资源和中资源书写系统上，其中拉丁字母、阿拉伯文和天城文整个占据了绝大多数幻觉输出的份额。一些替换关系反应了书写系统之间真实的视觉相似性，比如叙利亚文被写成阿拉伯文、格兰他文被写成泰米尔文、科普特文被写成希腊文、内瓦尔文被写成天城文、西夏文被写成汉字、傈僳文被写成拉丁字母——每种情况都是把一种小众书写系统替换为其在视觉上最邻近的高资源"嫡亲"。另一些替换则地说念是由教师数据的统计漫衍驱动的：古维吾尔文和蒙古文在测试中被水平罗列（因为基准测试不赞成传统的竖排书写），而其水平书写形态在视觉上可能与阿拉伯文的连写笔画有名义相似之处，导致被频繁误识别为阿拉伯文。Ogham文（一种古爱尔兰笔墨，由一系列在直线两侧的刻划构成）简直被整个模子输出为拉丁字母，尽管两者在视觉上简直莫得共同点——这阐明模子并非简直在作念视觉匹配，而是在作念统计臆想，输出教师数据中最常见的那种笔墨。

十、哪些笔墨是"十足认不出来"的：零识别书写系统大盘货

谈论附录中列出的数据更为直不雅地展示了这场测试中的"全线失守"有多透彻。有多达92种书写系统被整个模子在ScriptAcc上得零分，也就是说，莫得任何一个模子能正确识别这些书写系统的输出。

这些书写系统并不都是旷古端淑的遗址，其中包括于今仍有东说念主日常使用的笔墨，比如N'Ko（西非曼德语族言语使用，非凡百万使用者）、Adlam（西非富拉尼语使用，非凡千万使用者）、Thaana（马尔代夫迪维希语使用）、Meitei Mayek（印度曼尼普尔邦官方书写系统）、Pahawh Hmong（苗族书写系统）等。这些书写系统中很多都非凡以百万计的使用者，但对目下起首进的AI来说，它们完全透明不可见，仿佛根柢不存在一样。

从模子的幻觉输出标的可以看出更得体貌。濒临Lepcha文（锡金地区使用），模子最常输出拉丁字母或阿拉伯文；濒临Modi文（印度历史册写系统），最常输出天城文或泰文；濒临N'Ko，最常输出阿拉伯文或拉丁字母。这种系统性的"认错父母"舒服，明晰地揭示了AI识字系统的内在逻辑：它们对笔墨的意志高度依赖教师数据的笼罩范围，而不是基于对视觉形态的真实结伙，更不是基于对东说念主类书写系统各种性的平方融会。

说到底，这项谈论讲了一个对于"已知"与"未知"之间巨大边界的故事。AI在识字这件事上依然获得了令东说念主冷静的确立，但这些确立高度汇注在一小撮资源丰富的书写系统上。对于地球上绝大多数的书写传统，现时最刚毅的AI模子实践上处于一种"不知说念我方不知说念"的景象——它们不会承认我方不料志，而是自信地用我方练习的笔墨替代目生的笔墨，制造出一种"能用"的假象。

谈论团队用数据揭示的这个现实，对于所关联心数字包容性、文化各种性和言语时候公正性的东说念主来说，都是一个值得认真对待的警示。AI识字时候的发展轨迹，如若不加以主动打扰，可能会阻挡强化现存的资源差距：大言语的数字化越来越容易，小言语的数字化则因为清寒可用的OCR用具而愈发贫困，形成一个自我强化的恶性轮回。

天然，这份数据自己也具有一定的局限性。对于那些样本量不及100个句子的书写系统，评测论断的统计可靠性相对较低，谈论团队也坦诚地指出了这少量。此外，基准测试中的句子来自多种来源，质料和代表性错杂不皆，对于某些书写系统，所谓的"真实语料"实践上是通过笔墨调遣用具生成的，而非原生文本，这在一定进度上影响了测试的言语真实性。

但这些局限不及以抵赖谈论的核情意旨。GlotOCR Bench动作一个公开拓布的基准测试，不仅提供了目下最全面的跨书写系统OCR评测数据，也为明天的谈论者指明了标的：教师数据的笼罩范围，而非模子架构的复杂进度，才是制约低资源书写系统识别能力的根柢瓶颈。这意味着要真实处分这个问题，需要的不仅是更智谋的算法，更是更平方的数据相聚、更多元的社区参与，以及对"哪些书写系统值得被数字化"这个问题的更公正回答。

有风趣深入谈论这个课题的读者，可以通过arXiv编号2604.12978查阅完整论文，能够看望论文中公开拓布的评测基准数据集（Hugging Face数据集：cis-lmu/glotocr-bench）以及渲染历程代码（GitHub：cisnlp/glotocr-bench），切身磨真金不怕火这些AI模子在你感风趣的某种书写系统上的真实弘扬。

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Q&A

Q1：OCR模子在低资源书写系统上的识别率有多低？

A：字据GlotOCR Bench的评测成果，即等于弘扬最佳的Gemini 3.1 Flash-Lite，在148种低资源书写系统上的Acc@5（简直完全正确转录的句子比例）也唯独7.7%，其他大多数模子低于1%。这意味着对于这148种书写系统，模子在高出92%的句子上都无法正确识别。

Q2：OCR模子认不出某种笔墨时会奈何作念？

A：OCR模子在无法识别某种书写系统时，绝大多数情况下不会千里默，而是会奏凯用它练习的其他言语笔墨"顶替"输出，这种舒服被称为跨书写系统幻觉。统计浮现，约68.4%的失败案例都是这种幻觉输出，模子最常用拉丁字母、阿拉伯文或天城文替代它认不出的书写系统，看起来像真实笔墨，实则完全乌有。

Q3：给OCR模子领导"这张图片里有哪些字符"能帮它识别冷门笔墨吗？

A：匡助相称有限。谈论团队专门对GPT-4.1作念了"领导辅助"测试，在见告模子现时图片的书写系统和整个出现字符之后，149种书写系统中有125种完全莫得改善体育游戏app平台，全体平均普及仅0.7个百分点。这阐明对低资源书写系统而言，瓶颈不在于候选字符集太大，而在于模子从未真实学习过这些字形的视觉特征，仅凭领导无法弥补教师数据缺失这一根人性短板。