La guerra de OCR se intensifica: Baidu lanza PaddleOCR-VL-1.5 para desafiar a DeepSeek
Apenas unos días después del lanzamiento de DeepSeek-OCR 2, el equipo de PaddleOCR de Baidu contraataca con PaddleOCR-VL-1.5, reclamando un rendimiento superior en el análisis de documentos.
La guerra de OCR se intensifica: Baidu lanza PaddleOCR-VL-1.5
30 de enero de 2026
La batalla por el dominio de los modelos de lenguaje visual (VLM) no se detiene en los LLM. Apenas unos días después de que DeepSeek lanzara su aclamado DeepSeek-OCR 2, el gigante tecnológico Baidu respondió con una importante actualización de su conjunto de herramientas de código abierto: PaddleOCR-VL-1.5.
¿Qué hay de nuevo?
Lanzada discretamente en GitHub el 29 de enero de 2026, esta nueva versión apunta exactamente al mismo nicho que la última oferta de DeepSeek: análisis de documentos de alta precisión y extracción de estructuras.
Los puntos de referencia iniciales publicados por el equipo de Paddle sugieren que PaddleOCR-VL-1.5 puede superar a DeepSeek-OCR 2 en tareas específicas:
- Extracción de tablas: Se afirma una precisión un 5% mayor en tablas financieras complejas.
- Eficiencia: Optimizado para la implementación en el borde, ejecutándose más rápido en GPU de nivel consumidor.
- Soporte multilingüe: Soporte ampliado para documentos en varios idiomas.
DeepSeek OCR 2 vs. PaddleOCR-VL-1.5
| Característica | DeepSeek OCR 2 | PaddleOCR-VL-1.5 |
|---|---|---|
| Fecha de lanzamiento | 27 de enero de 2026 | 29 de enero de 2026 |
| Enfoque | CoT Visual y Razonamiento | Análisis de estructura y Velocidad |
| Arquitectura | DeepEncoder V2 | NaViT Modificado |
| Código Abierto | Licencia MIT | Apache 2.0 |
Reacción de la comunidad
El momento es innegable. "Es claramente una respuesta", dice un desarrollador en Hacker News. "DeepSeek puso el listón muy alto el martes y Baidu intentó superarlo el jueves".
Actualmente estamos ejecutando nuestros propios puntos de referencia internos para verificar estas afirmaciones. Mientras que DeepSeek-OCR 2 se centra en gran medida en el aspecto de "razonamiento" de la lectura (entender qué lee), Baidu parece estar apostando por la precisión "estructural" (lograr un diseño perfecto).
Estén atentos a nuestra revisión comparativa completa la próxima semana.
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