关键点

• 专业化 vs. 通用工具：Marker、MinerU 和 MarkItDown 是现代 AI 辅助工具，主要用于从 PDF 和其他文档中提取结构化 Markdown，适合 AI 工作流如 LLM 数据准备。相比之下，Pandoc 是一个长期存在的通用转换器，能处理 PDF 到 Markdown，但仅进行简单文本提取，缺乏高级 AI 处理布局或元素如表格和图像。
• 准确性和元素处理：研究显示 MinerU 和 Marker 在基准测试中准确率高达 80-90%+，能保留层次结构、表格（通常为 HTML）、方程式（为 LaTeX）和图像，并可选使用 LLM 提升。MarkItDown 提供良好的基本结构，适用于多格式输入，而 Pandoc 可能丢失复杂格式，在扫描或多列 PDF 等争议用例中准确性较低。
• 性能权衡：Marker 通常最快（高端硬件上 0.18 秒/页），MinerU 在速度与资源密集型 OCR 之间平衡，MarkItDown 适合快速任务的轻量级，而 Pandoc 对于结构化文档高效，但由于外部依赖，对 PDF 较慢。
• 易用性和多功能性：所有工具均为开源，基于 Python/Haskell，但 MarkItDown 和 Marker 强调用户友好的 CLI 和 GUI；MinerU 在多语言需求中突出，而 Pandoc 的广泛格式支持使其多功能，尽管 CLI 学习曲线较陡。
• 潜在限制：证据表明这些工具在基于文本的 PDF 上表现良好，但处理扫描文档时差异明显——MinerU 的内置 OCR 强大，其他可能需要附加组件。对于争议或边缘案例如乱码文件，建议测试多个工具以避免过度依赖单一工具。

概述

这四个工具——Marker、Pandoc、MinerU 和 MarkItDown——用于文档转换需求，特别是将 PDF 转换为可编辑的 Markdown。Marker 和 MinerU 专注于使用 AI 模型的高保真 PDF 提取，处理复杂元素，适合技术或学术文档。MarkItDown 将此扩展到更广泛的文件类型，优先考虑 LLM 准备。Pandoc 作为通用工具，能在数十种格式之间转换，但对 PDF 特定解析强调较少。选择取决于优先级：结构化输出的准确性（MinerU/Marker）、广泛兼容性（MarkItDown）或多格式灵活性（Pandoc）。

主要区别

• 输入支持：MarkItDown 处理最多样化的输入，包括音频、图像、Office 文件和 URL（https://github.com/microsoft/markitdown）。Marker 和 MinerU 以 PDF 为中心，但扩展到图像和 Office 文档；Pandoc 支持超过 40 种格式，但对 PDF 输入更基础。
• 输出质量：MinerU 和 Marker 保留高级元素如表格（HTML/LaTeX）和带标题的图像，在准确性基准中往往得分 80-95%。MarkItDown 输出干净的 Markdown，但复杂项目可能使用占位符；Pandoc 在简单文本中出色，但可能破坏布局。
• 资源需求：Marker 和 MarkItDown 在 CPU 上高效运行，有 GPU 选项加速。MinerU 推荐 GPU 以获得最佳性能，而 Pandoc 轻量级，但可能需要外部工具如 LaTeX 以实现完整功能。

推荐

对于 PDF 密集任务涉及表格和方程式，从 MinerU 或 Marker 开始，因其平衡的准确性和速度。如果处理 Office 文件或需要快速 LLM 准备，MarkItDown 高效。使用 Pandoc 进行通用转换或与 LaTeX 等工作流集成。始终在样本文件上验证输出，因为实际性能可能因文档复杂性而异。

Marker、Pandoc、MinerU 和 MarkItDown 代表了一系列开源文档转换解决方案，共享生成 Markdown 输出的目标，但在范围、技术和优势上有所不同。Marker 和 MinerU 利用 AI 实现优越的 PDF 解析，MarkItDown 强调多格式多功能性，而 Pandoc 作为基础转换器提供广泛兼容性。本详细调查基于基准测试、GitHub 文档和比较分析，提供全面视图，包括功能、性能指标、用例和限制。分析承认复杂场景中的准确性辩论，如扫描 PDF 或多语言文档，其中没有单一工具是普遍优越的——用户应考虑混合方法或针对特定需求测试。

工具描述

Marker 是一个基于 Python 的转换器，优化用于将 PDF 和相关格式转换为干净的 Markdown、JSON 或 HTML。由 datalab-to 开发，它结合规则-based 解析、OCR（通过 Surya 支持 90+ 语言）和可选 LLM 集成，处理表格、方程式和图像等元素。主要能力包括去除 artifacts（如页眉/页脚）、提取图像并保留原件，以及为 LLM 管道提供结构化输出。它支持批量处理，并在 GPU/CPU/MPS 上运行以加速，适合高容量任务。基准测试显示它优于 Llamaparse 和 Mathpix 等替代品，平均每文档 2.84 秒，启发式得分 95.67（使用 LLM 进一步提升）。然而，在没有 LLM 辅助的情况下，它可能在极复杂表格上挣扎，商业使用需检查许可（GPL/研究许可）。

Pandoc，由 John MacFarlane 创建，是一个 Haskell 库和 CLI 工具，被誉为“通用标记转换器”。它支持在众多格式之间转换，包括 Markdown 变体、HTML、LaTeX、Docx 等。对于 PDF 输入到 Markdown 输出，它依赖基本文本提取（通常通过 poppler 等外部库），保留简单结构如部分和脚注，但缺乏 AI 驱动的布局分析。这使其适合结构良好的基于文本 PDF，但对扫描、多列或图像密集文档准确性较低，其中表格等元素可能降级为纯文本。Pandoc 的模块化设计允许通过 Lua 过滤器和模板扩展，理想用于涉及引文或数学的学术工作流。它轻量级，没有沉重的 AI 依赖，但转换可能对表现力格式有损失。

MinerU，来自 OpenDataLab，是一个 AI 驱动的工具包，专注于从 PDF 中提取高质量数据到 Markdown、JSON 或其他格式。它采用多模型融合（包括 PaddleOCR 支持 109 语言）来检测布局、去除 artifacts，并将表格转换为 HTML、公式转换为 LaTeX，以及图像带描述。自动 OCR 激活用于扫描 PDF，并支持乱码文件，使其对多样文档如学术论文或财务报告鲁棒。性能基准在 OmniDocBench 上评分为 82+（管道模式）到 90+（VLM/混合模式），在旋转表格和多语言文本处理上强劲。它提供 CLI、API、WebUI 和 App 接口，但需要大量资源（16GB+ RAM，推荐 GPU），可能限制低端硬件的可访问性。

MarkItDown，由 Microsoft 开发，是一个轻量级 Python 实用程序，用于将广泛文件——PDF、Office 文档（Word、Excel、PowerPoint）、图像、音频、HTML、URL 等——转换为针对 LLM 和文本分析优化的 Markdown。它保留基本结构如标题和列表，并可选使用 Azure Document Intelligence 或 LLM（如 GPT-4o）增强如图像描述。与 PDF 专家不同，它使用无临时文件的流式处理，支持插件扩展。准确性适合快速提取，但对复杂 PDF 较低（例如，表格作为文本占位符），使其更适合多格式批量而非高保真解析。它是 MIT 许可的，易于集成，并专注于 AI 应用的令牌效率。

比较分析

基准测试和评论突出 Marker 和 MinerU 在 PDF 特定准确性上的领先，往往在结构保留上得分 80-95%，而 MarkItDown 适合更广泛输入，Pandoc 提供无 AI 开销的可靠基础。对于表格，MinerU 的 HTML 输出和 Marker 的 LLM 提升提取优于其他；方程式受益于 MinerU 和 Marker 的 LaTeX 支持。图像被所有工具处理良好，除 Pandoc 通常省略它们。速度青睐 Marker（H100 GPU 上高达 122 页/秒），MinerU 因 OCR 而中等速度，MarkItDown 快速流式，Pandoc 对非 PDF 任务高效。资源辩论指出 MinerU 的高需求 vs. 其他灵活性。用例：Marker/MinerU 用于 RAG 系统或学术提取；MarkItDown 用于混合文件的 LLM 微调；Pandoc 用于发布管道。

此表格综合了来源数据，强调可用经验基准。例如，Marker 在速度上的优势源于优化吞吐量，而 MinerU 的 OCR 使其适合非英语或扫描内容。

高级考虑和基准

深入评估，如 OmniDocBench 或自定义测试，显示变异性：Marker 实现 4.24 LLM 分数（满分 5），优于基线 10-20%。MinerU 的混合模式将科学文档准确性推向商业水平，但计算成本更高。MarkItDown 的插件系统允许自定义，可能桥接基础准确性差距，而 Pandoc 的过滤器生态支持 PDF 处理扩展。争议出现在空气隔离环境中，本地模型（所有工具支持）至关重要，但 MinerU 的依赖可能带来设置挑战。对于多语言或 OCR 需求，MinerU 领先；对于与 Obsidian 或 RAG 系统集成，Marker 和 MarkItDown 提供无缝 API。社区讨论报告 Marker 为格式化输出的“绝对最佳”，尽管建议在多样 PDF 上进行实际测试，以处理边缘案例如旋转元素或嵌入字体。

用例和最佳实践

• 学术/技术 PDF：MinerU 或 Marker 用于保留方程式和表格；与 LaTeX 工作流集成。
• 多格式 LLM 准备：MarkItDown 用于批量 Office 文件和媒体到令牌高效 Markdown。
• 通用发布：Pandoc 用于进一步将 Markdown 输出转换为 HTML 或 Docx。
• 提示：从 CLI 测试开始（例如，marker_single input.pdf 或 pandoc input.pdf -o output.md）。使用 Docker 隔离，并谨慎使用 LLM 选项以平衡成本/准确性。对于扫描文档，明确启用 OCR。如果准确性不足，链式工具——例如，使用 MinerU 提取，然后 Pandoc 清理。

此调查整合了所有概述细节，确保自包含资源，同时突出资源权衡和基准驱动洞察等细微差别。

关键引用

• datalab-to/marker: Convert PDF to markdown + JSON … - GitHub
• opendatalab/MinerU - GitHub
• microsoft/markitdown: Python tool for converting files and … - GitHub
• Pandoc - index
• Deep Dive into Open Source PDF to Markdown Tools - Jimmy Song
• Top 5 Tools to Convert PDF into Markdown Effortlessly
• From PDFs to Markdown - DEV Community
• GitHub - datalab-to/marker: Convert PDF to markdown + JSON quickly with high accuracy
• GitHub - jgm/pandoc: Universal markup converter
• GitHub - opendatalab/MinerU: Transforms complex documents like PDFs into LLM-ready markdown/JSON for your Agentic workflows.
• GitHub - microsoft/markitdown: Python tool for converting files and office documents to Markdown.