在 OCR 技术领域，传统识别方式发展多年，技术成熟，而 OCR 大模型作为新兴力量，虽有优势，但也存在一些明显劣势。
资源需求与成本劣势：大模型训练需要海量数据与强大算力，训练成本高昂，需大量高性能 GPU 及大规模数据集，推理阶段也对计算资源要求高，在资源受限设备上难以应用。传统 OCR 技术对计算资源需求低，如车牌识别系统，普通硬件即可满足实时处理需求，成本效益更高。
模型复杂性与可解释性差：大模型内部机制复杂，如同 “黑盒”，在对准确性和可解释性要求高的场景中受限，例如医疗病历识别，一旦出错难追溯原因。传统 OCR 基于明确规则，如模板匹配、边缘检测等，便于理解和调试，开发者可依据规则调整参数以适配不同场景。
泛化能力在特定场景的局限性：尽管大模型具备一定泛化能力，但在特殊领域，如医学、法律文档识别中，表现不如专为这些领域定制的传统 OCR 系统。在医学影像报告识别中，传统 OCR 经专业训练，能精准识别医学术语、符号，大模型却易因数据分布差异出错。
实时性与延迟问题：大模型因结构复杂，处理图像和文本时响应时间长，在对实时性要求极高的场景，如交通监控中车牌快速识别，难以满足需求。传统 OCR 能快速处理，及时反馈识别结果，保障系统高效运行。
数据隐私与安全隐患：大模型训练需大量数据，可能包含敏感信息，数据收集、使用、传输和存储环节易引发隐私和安全问题。传统 OCR 系统可在本地部署，减少数据传输风险，对数据隐私保护更有利。 虽然 OCR 大模型有创新优势，但在资源成本、可解释性、特定场景适应性、实时性及数据安全方面，相较于传统 OCR 存在明显劣势，实际应用需综合考量。
