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Thai document OCR: 0.9B parameters, trained **without a single OCR label from a real Thai document**. A full fine-tune of PaddleOCR-VL-1.6 on 45,723 synthetic pages, reconstructed from public English document collections. Release artifact for the paper *How Far Can Synthetic Data Take Thai OCR?* Against its base checkpoint it cuts median character error rate from 6.64% to 1.24% on printed Thai pages and from 74.87% to 20.55% on handwriting, and it reads Thai better than the 7B Typhoon OCR model on all three of our evaluation sets. **This is a region recognizer, not a page reader.** It is trained on crops and has never seen a whole page. Reading a page takes two models — PP-DocLayoutV3 finds the regions and orders them, this model transcribes each one — which is what the `PaddleOCRVL` pipeline below does for you. Handing it a full page directly will disappoint you.

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