AI图像识别能力横向测评：从《电脑爱好者》杂志注销看低分辨率OCR实战

昨天，一条关于《电脑爱好者》杂志社已完成注销的消息在技术圈内传播。目前，《电脑爱好者》的官方网站、社交媒体及公众号均已无法访问，标志着这本创刊于1993年的老牌计算机杂志正式落幕。

这则消息最初在技术讨论组中被发现，其来源是一份发布于《新京报》2025年10月15日A16版的注销公告。由于报纸电子版的扫描分辨率极低，公告区域的文字模糊难辨，这无意间成为了一个测试AI图像识别（特别是OCR）能力的绝佳场景。

为了核实这一消息，我们对市面上多家主流AI的图像识别与OCR能力进行了一次非正式的横向测评。测试方法很简单：将那份极度模糊的报纸截图提交给不同的AI模型，要求其识别并提取公告中的文字内容。

测试结果差异显著：

• C家模型：完全无法识别，直接拒绝处理。
• YB家与DB家模型：经过多轮提示和交互，能够识别出部分碎片化信息，但未能还原完整、连贯的公告文本。
• K家与Q家模型：识别效果同样不尽如人意。
• G家模型：表现令人意外，仅通过一轮对话便输出了结构清晰、内容完整的公告文本，其识别准确率在本次对比中脱颖而出。

尽管最终的公告原文已能从网络其他渠道获得，但这次测试直观地展示了不同AI在计算机视觉技术处理低质量、高噪声图像时的能力边界。对于依赖OCR进行文档数字化、历史资料修复或特定场景信息提取的开发者而言，模型的选择可能直接关系到项目的成败。

随着这本陪伴了一代人成长的杂志成为历史，网络上已出现其1993年至2022年的三十年合集PDF资源，以供留念。而其最后的“谢幕演出”，却阴差阳错地为我们提供了一次观察AI技术实际应用的独特视角。