字节跳动 Dolphin vs Mineru：哪个才是你的文档解析最优解？

这篇文章将带你快速搞清楚：

• 它们分别是什么，有什么特点；
• 哪些功能适合研究，哪些更适合实际应用；
• Dolphin 和 Mineru，谁才是你的菜？

一句话总结

Dolphin 更适合研究和多模态文档解析，Mineru 更适合实际生产和多类型文档处理。

快速对比：Dolphin vs Mineru

背景知识：什么是文档解析？

简单来说，文档解析（Document Parsing） 就是把你那些「看得懂但机器看不懂」的 PDF、电子书、网页，变成机器能直接处理的结构化数据，比如 Markdown、JSON 或数据库。

典型用途包括：

• 构建知识库
• 智能问答系统
• 数据抓取和清洗
• 法律、金融文档自动化处理

Dolphin：字节跳动出品，专注“多模态高效解析”

核心特点

• 多模态支持：擅长同时处理图表、公式、表格等复合内容；
• 高效并行：采用异构锚点提示（HAP），可以同时解析多个元素；
• 轻量架构：专为大规模处理设计，速度和性能兼顾；
• 研究向导：已被 ACL 2025 接收论文，研究友好。

📎 论文链接：Dolphin: Document Image Parsing via Heterogeneous Anchor Prompting 📦 GitHub 地址：bytedance/Dolphin

适用场景

• 复杂学术文档（如包含大量公式、图表的技术论文）
• 多模态 NLP 研究
• 有性能和效率要求的高并发解析任务

Mineru：实用派代表，支持扫描文档和 OCR

核心特点

• 支持扫描 PDF：内置 OCR 模块，支持 84 种语言；
• 模块化设计：从解析、校对到导出全流程打通；
• 输出灵活：支持 Markdown、结构化 JSON，多种中间格式方便二次处理；
• 部署简单：支持 Windows、Mac、Linux，兼容 CPU/GPU 加速。

📎 论文链接：MinerU: An Open-Source Solution for Precise Document Content Extraction 📦 GitHub 地址：opendatalab/MinerU 📘 使用文档：MinerU 文档中心

适用场景

• 各类生产环境文档自动化处理
• OCR 文档、合同扫描件、旧档案清洗
• NLP 项目数据预处理和知识库构建

性能实测亮点

📊 Dolphin

• 页面级、元素级解析准确率高
• 采用 HAP 技术，多个元素并行处理，效率高于传统 pipeline
• 更适合 GPU 高性能部署场景

⚙️ Mineru

• 在 Docling 测试中表现优异（GPU 上 0.21 秒/页）
• OCR 支持丰富，扫描 PDF 表现亮眼
• 社区维护活跃，支持 CUDA 加速配置：加速教程

如何选型？

🧠 你适合 Dolphin 吗？

• 是研究人员 / 算法工程师
• 主要文档是学术论文、技术文档
• 对效率和多模态理解有强需求

🛠️ 你适合 Mineru 吗？

• 需要实用、开箱即用的工具
• 工作中常处理扫描文件、合同、非标准 PDF
• 希望有活跃社区、完善文档做技术支持

总结一句话：

Dolphin 是科研刀，Mineru 是生产锤。一个追求精巧高效，一个追求实用全能。

如果你是在做文档解析方向的科研，Dolphin 值得深入研究；如果你要在实际项目中高效落地，Mineru 是更稳妥的选择。

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