Der Reddit-Nutzer u/LowerGears erweiterte seinen bereits zuvor veröffentlichten Parser-Vergleich um fünf neue Kandidaten, nachdem die Community weitere Tools vorgeschlagen hatte. Im aktuellen Test treten acht Parser gegeneinander an, die unterschiedliche Ansätze verfolgen: VLM-basierte Modelle (MinerU 2.5 mit 1,2B, Granite-Docling mit 258M, PaddleOCR-VL mit 0,9B, LightOnOCR-1B), reine Text-Layer-Parser (XBerg 1.0 auf CPU), Tesseract-basierte Systeme (LiteParse 2.11, HURIDOCS PDLA v0.0.35 mit VGT-Layout-Modell) sowie Chandras OCR-Modell von Datalab. Die 14 Testkriterien umfassen anspruchsvolle Szenarien wie historische Kursivschrift (1904 und 1909), verschmolzene HTML-Tabellenzellen, LaTeX-Formeln (inline und Display), Handschrift sowie unlesbarer Text durch Flecken. Klassische OCR-Systeme wie XBerg, LiteParse und PDLA scheitern vollständig an Kursiv- und Handschrift und liefern Rauschen oder leere Ausgaben. Ein zentraler Qualitätsunterschied zeigt sich im Umgang mit unlesbaren Stellen: Chandra überspringt diese korrekt, während LightOnOCR-1B flüssigen, sachlich falschen Text generiert – ein Verhalten, das in produktiven RAG-Pipelines unkontrolliert Fehlinformationen einschleusen kann. Granite-Docling lässt rohe DocTags im Output durchsickern, was auf eine unvollständige Nachbearbeitung hindeutet. Die drei ursprünglichen VLM-Zeilen (MinerU, Granite-Docling, PaddleOCR-VL) liefen auf hexread.com, dem eigenen Produkt des Autors – ein Interessenkonflikt, den er selbst offenlegt.