引言：手写识别——检验AI多模态能力的“试金石”
随着人工智能技术的飞速发展，多模态能力已成为衡量顶尖大模型的关键标准。其中，图片文字识别（OCR），特别是对复杂手写体的识别，不仅是业内公认的技术难点，更是决定AI在知识管理、档案数字化、智能办公等场景落地成效的核心瓶颈。
最近借着需要批量识别纸质手写文件的契机，笔者评测了通义千问Qwen-3、Google Gemini 2.5 Pro、Anthropic Claude 4 Sonnet及豆包四款具有代表性的模型，总结如下，供大家参考。
评测设计与方法论
为确保结果的客观性、公正性与可复现性，本次评测遵循了严格统一的标准。

1. 评测对象
   我们选取了四款在市场上备受关注的大模型，覆盖了国内外顶尖的技术路线。
   通义千问 Qwen-3 (阿里巴巴)
   Google Gemini 2.5 Pro (谷歌)
   Anthropic Claude 4 Sonnet (Anthropic)
   豆包 (字节跳动)
2. 测试样本
   测试材料选取了一组具有代表性的手写笔记图片，旨在全面模拟真实世界中的应用场景。样本库覆盖：
   工整楷体笔记：考验模型的基准识别能力；
   高连笔度笔记：考验模型对个性化书写的处理能力；
   中英混合笔记：考验模型的多语言处理与上下文理解能力；
   含截图的笔记：考验模型在复杂版面中精准定位并识别文字区域的能力。
   
3. 评测指令与标准
   统一指令：向所有模型输入完全相同的指令：“清晰识别图中所有文字”；
   评价标准：以“文字识别准确率”为唯一核心指标，将模型输出结果与原文进行逐字比对，计算准确识别的字数占总字数的百分比。

评测结果与深度分析
在统一的测试标准下，各模型的表现呈现出显著差异。通义千问Qwen-3在本次手写体识别评测中，展现出了不错的性能。

1. 综合准确率对比
   对所有测试样本的识别结果进行逐字比对和统计后，得到了各模型的综合准确率。
   
   
   
   注：以上数据为本次独立评测结果，基于特定测试样本，可能无法完全代表模型在所有场景下的表现。
2. 关键场景表现剖析
   高难度挑战（连笔）：在此类场景下，Qwen-3能够准确识别出其他模型普遍识别不出的连笔字；
   内容联想：Qwen-3能准确识别特殊字符，还能在多数情况下正确处理缩略符号的含义，而其他模型则缺乏联想功能。（如：测评图片中的“～”符号，Qwen-3正确补充了相应内容）；
   
   版面理解：对于包含截图的复杂笔记，Qwen-3能区分出手写文字区域和截图内容，进行精准提取，展现了更强的版面分析能力。

结论与战略启示
不同AI大模型在手写识别上各有千秋，关键还需要结合使用者的具体需求来选择。

1. 各有所长，择需取用
   不同模型在手写OCR识别方面各有所长，笔者在使用过程中发现Gemini更适应英文笔记的识别，而Qwen-3在中文图片识别能力方面有优势。推荐大家根据具体需求选择对应的模型。
2. 场景化能力是核心竞争力
   评测结果表明，模型的通用能力与在特定场景下的专业能力可能存在差异。对于企业而言，这意味着在进行AI选型时，不能仅看模型的通用参数，更应关注其在核心业务场景中的实际表现。
3. 从技术博弈到生态共生
   正如本次评测所展现的，不同模型各有所长。未来，AI生态的发展方向并非单一模型的绝对统治，而是开源与闭源、通用与专用模型长期共存、协同发展的格局。企业成功的关键，在于构建一个能够精准匹配业务需求、灵活调用最优技术、并具备可持续发展能力的商业与技术体系。
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   本文作者：AMT企源 AICS团队高碧梓、曹琦