2025年PDF转Markdown工具终极指南：MinerU、Marker、Nougat等8款工具深度对比

最近在处理一本技术书籍《AV1视频编解码标准：原理与算法实现》的翻译工作时，我需要将PDF转换为Markdown格式。这本书包含大量数学公式、复杂表格和技术图表，普通的pdftotext工具完全无法胜任。于是我花了相当多的时间研究和测试各种PDF转Markdown工具，在这里分享我的发现和实战经验。

为什么需要高质量的PDF转Markdown工具？

在AI时代，文档的结构化处理变得越来越重要。无论是构建RAG（检索增强生成）系统、训练语言模型，还是简单地将技术书籍数字化以便翻译和编辑，我们都需要将PDF转换为机器可读的格式。

传统工具如pdftotext存在诸多问题：

• 公式丢失：数学公式变成乱码或完全丢失
• 表格崩坏：精心排版的表格变成一团乱麻
• 图片忽略：重要的图表完全被跳过
• 换行混乱：页眉页脚混入正文，段落被随意切割
• 阅读顺序错误：多栏布局导致文本顺序混乱

好消息是，2024-2025年间涌现了一批基于深度学习的PDF解析工具，它们能够很好地解决这些问题。

八款主流工具深度对比

经过大量研究和实际测试，我整理了目前最值得关注的8款PDF转Markdown工具：

📊 功能对比总览

1. MinerU —— 中文文档处理的王者

GitHub: opendatalab/MinerU
最新版本: v1.3.12 (2025年4月)

MinerU由上海AI实验室的OpenDataLab团队开发，是目前处理中文技术文档的最佳选择。在OmniDocBench评测中得分90.67，布局检测能力更是高达97.5 mAP，位列第一。

核心优势：

• 🏆 布局检测第一：准确识别多栏、图文混排等复杂布局
• 📐 公式识别出色：支持LaTeX格式输出，行内和行间公式都能准确识别
• 📊 表格解析强大：集成RapidTable，单表解析速度提升10倍
• 🇨🇳 中文支持极佳：针对中文文档进行了专门优化
• 🔄 持续更新：团队活跃，问题修复及时

安装和使用：

# 安装
pip install "magic-pdf[full]"

# 使用
magic-pdf -p your_document.pdf -o output_dir -m auto -l ch

配置文件 (~/magic-pdf.json)：

{
  "device-mode": "mps",  // Mac用户使用mps，NVIDIA用户使用cuda
  "table-config": {
    "model": "rapid_table",
    "enable": true
  },
  "formula-config": {
    "enable": true
  }
}

MinerU还提供了桌面版应用，对于不熟悉命令行的用户非常友好。不过在macOS上可能需要在系统设置中授予"完全磁盘访问权限"才能正常使用。

2. Marker —— 速度与质量的平衡

GitHub: VikParuchuri/marker
最新版本: v1.10.1

Marker是一个管道式架构的PDF解析工具，基于Surya进行OCR和布局检测。它的特点是速度快、易于集成，适合需要快速处理大量文档的场景。

核心优势：

• ⚡ 速度快：相比端到端模型，管道式架构处理更快
• 🧩 模块化：各组件可独立替换和升级
• 🔧 易于定制：支持LLM增强进行结构优化
• 💻 资源友好：相比大模型方案，硬件要求更低

Benchmark结果（arXiv论文数据）：

# 安装
pip install marker-pdf

# 使用
marker your_document.pdf output_dir

3. Nougat —— 学术论文的最佳伴侣

GitHub: facebookresearch/nougat
开发者: Meta AI

Nougat（Neural Optical Understanding for Academic Documents）是Meta推出的端到端文档理解模型，专门针对学术论文优化。

核心优势：

• 📄 学术论文专精：对arXiv风格的论文处理效果极佳
• 🔢 公式识别顶级：复杂数学公式也能准确转换为LaTeX
• 📋 表格用LaTeX：表格以LaTeX格式输出，保持精确性

局限性：

• 中文支持较弱
• 浮动元素（图表）倾向于放在页面末尾
• 可能出现幻觉（hallucination）和重复问题

# 安装
pip install nougat-ocr

# 使用
nougat your_paper.pdf -o output_dir

4. olmOCR —— 大规模处理的利器

GitHub: allenai/olmocr
开发者: Allen Institute for AI

olmOCR基于Qwen2-VL-7B视觉语言模型微调而成，专注于大规模PDF文档处理。其最大特点是完全开源，包括训练数据、代码和方法论。

核心优势：

• 🎯 高性价比：处理成本低于$200/百万页
• 📝 手写识别：支持手写内容识别
• 🔄 自动清理：自动去除页眉页脚
• 📊 多栏处理：正确处理复杂的多栏布局

Benchmark得分: 在olmOCR-bench上达到82.4分

# 安装
pip install olmocr

# 使用
python -m olmocr.pipeline ./workspace --markdown --pdfs your_document.pdf

5. Docling —— IBM的轻量级方案

GitHub: DS4SD/docling
开发者: IBM

Docling是IBM推出的轻量级文档解析工具，专注于生成干净、人类可读的Markdown输出。

核心优势：

• 🪶 轻量级：资源占用少，易于部署
• 📦 多格式支持：PDF、DOCX、PPTX、XLSX、HTML等
• 🔗 框架集成：与LangChain、LlamaIndex等无缝集成
• 📖 统一表示：DoclingDocument格式便于下游处理

适用场景：

• 数字原生PDF（非扫描件）
• 简单布局的文档
• RAG应用的文档预处理

# 安装
pip install docling

# 使用
from docling.document_converter import DocumentConverter

converter = DocumentConverter()
result = converter.convert("your_document.pdf")
print(result.document.export_to_markdown())

6. pdf-craft —— 电子书制作神器

GitHub: oomol-lab/pdf-craft
最新版本: v1.0.5

pdf-craft是一个专注于扫描版书籍处理的工具，基于DeepSeek OCR，可以将PDF转换为Markdown或EPUB格式。

核心优势：

• 📚 书籍专精：针对扫描版书籍优化
• 🚫 智能过滤：自动去除页眉、页脚、目录页
• 📖 EPUB输出：可直接生成电子书格式
• 🔢 脚注处理：正确处理学术文档中的脚注

特色功能：

from pdf_craft import PDFPageExtractor, MarkdownWriter

# 表格渲染方式：HTML、图片裁剪
# 公式渲染方式：MathML、SVG、图片裁剪

7. Mathpix —— 商业级的终极方案

官网: mathpix.com

如果预算允许，Mathpix是公式识别领域的绝对王者。它不仅是工具，更是一个完整的API服务。

核心优势：

• 🏆 公式识别最强：业界公认的最高准确率
• 📊 表格处理完美：支持合并单元格、嵌套表格
• 🌍 多语言支持：包括中文在内的多种语言
• 📤 多格式输出：Markdown、LaTeX、DOCX、HTML

适用场景：

• 商业项目，需要最高质量
• 大量数学公式的文档
• 需要API集成的工作流

8. HunyuanOCR —— 腾讯的新星

Hugging Face: tencent/HunyuanOCR

腾讯最新发布的开源OCR模型，仅1B参数却在多个基准测试中超越了DeepSeek-OCR。

核心优势：

• 🎯 小而精：1B参数，易于部署
• 📊 Benchmark领先：OmniDocBench得分94.1
• 🌐 14语言支持：包括翻译功能
• 📋 结构化输出：表格和公式输出格式化良好

如何选择适合你的工具？

根据我的实际使用经验，这里给出几个选择建议：

按文档类型选择

按硬件条件选择

按使用场景选择

我的实战经验

回到我最初的需求——处理《AV1视频编解码标准》这本技术书籍。经过测试，我最终选择了MinerU，原因如下：

1. 中文支持：作为中文技术书籍，MinerU的中文识别率明显更高
2. 公式处理：视频编解码涉及大量数学公式，MinerU能很好地转换为LaTeX
3. 表格保持：书中有大量技术参数表，MinerU的RapidTable效果不错
4. 桌面版便捷：提供GUI界面，不需要每次都敲命令

当然，MinerU也不是完美的。在处理过程中我发现：

• 某些复杂的行内公式仍需手动修正
• 跨页表格可能被拆分
• 代码块有时候识别不准确

这些问题可能需要后续人工校对，但整体来说，MinerU已经大大减轻了我的工作量。

未来展望

PDF转Markdown领域正在快速发展。2025年值得关注的趋势包括：

1. VLM主导：基于视觉语言模型的端到端方案正在成为主流
2. 成本下降：开源模型的质量提升，商业API不再是唯一选择
3. 多模态融合：图文理解能力持续增强
4. 专业化细分：针对特定领域（医学、法律、金融）的专用模型

如果你也在寻找PDF转Markdown的解决方案，希望这篇对比能帮助你做出选择。欢迎在评论区分享你的使用经验！

相关资源：

• MinerU GitHub
• Marker GitHub
• Nougat GitHub
• olmOCR GitHub
• Docling GitHub
• pdf-craft GitHub