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tags: [research, rag, ocr, benchmark]
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# OCR 모델 벤치마크 리서치

**작성일**: 2026-03-20
**목적**: IR덱 등 이미지 기반 PDF의 텍스트 추출에 적합한 OCR 모델 선정

## 결론

**Gemini 2.0 Flash** — 속도+품질 최적. OCR 기본 모델로 채택.

## 벤치마크 조건

- 대상: TEENDEV IR.pdf (3.5MB, 19페이지, 이미지 기반 PDF)
- 테스트 페이지: 1, 5, 10 (페이지당 ~1.3MB PNG @300dpi)
- 환경: 24서버 (GPU 없음)

## 결과

| 모델 | 평균시간/페이지 | 초/MB | 평균글자 | 품질 |
|------|----------------|-------|---------|------|
| **Gemini 2.0 Flash** | **3.4초** | **2.3** | 198 | ✅ 한글+영어 정상 |
| gpt-4o | 3.9초 | 3.3 | 63 | ❌ 일부 페이지 거부 |
| gpt-4o-mini | 4.8초 | 4.3 | 214 | ✅ 정상 |
| gpt-4.1-mini | 5.1초 | 5.0 | 201 | ✅ 정상 |
| Gemini 2.5 Flash | 6.0초 | 5.0 | 205 | ✅ 정상 |
| Gemini 2.5 Pro | 15.2초 | 15.7 | 198 | ✅ 정상 (느림) |
| PaddleOCR 3.4 | - | - | - | GPU 필요 (서버 불가) |

## 선정 근거

- Gemini 2.0 Flash가 가장 빠르면서 품질 동일
- gpt-4o는 안전 정책으로 OCR 거부 발생 → 신뢰성 부족
- 2.5 Pro/Flash는 품질 동일하나 2~5배 느림
- PaddleOCR는 OmniDocBench 1위(92.86)이나 GPU 필수

## 관련 문서

- [OCR 선별적용 정책 리서치](./260320_OCR_선별적용_정책_리서치.md)