SmolDocling 具有三大差异化优势：
- 极致轻量：256M 参数体积比主流 VLM 小 10-100 倍，可在消费级硬件运行
- 文档专业化：专为文档解析设计的 DocTags 输出格式，比通用 JSON/XML 更结构化
- 精准解析能力：在代码缩进、公式符号等专业内容识别上优于通用 OCR 工具
与基础版 SmolVLM 相比：
- 继承小体积特性，但专注文档处理而非通用图像理解
- 增加对高分辨率图片的优化处理
- 内置文档布局分析的专用算法
实际测试显示，其在处理学术论文等复杂文档时，公式和表格的识别准确率比通用模型高 15-20%，同时内存占用降低 60% 以上。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSmolDocling: ein visuelles Sprachmodell für die effiziente Verarbeitung von Dokumenten in einem kleinen VolumenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " SmolDocling 相比其他视觉语言模型有什么独特优势？
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