أفضل محولات PDF إلى Markdown: مقارنة 2026

يعتمد أفضل محول من PDF إلى Markdown على طريقة عملك. لدى مطوري Python مكتبات مجانية مثل MarkItDown وDocling. وللدفعات الكبيرة على وحدة GPU تناسب Docling أو Marker أو MinerU. وإذا أردت تطبيقًا لنظام Windows دون إعداد، فهناك MD Factory. أما Pandoc فيحوّل صيغًا كثيرة إلى Markdown، لكن ليس PDF.

إفصاح: MD Factory منتجنا. يستخدم مع ملفات PDF أداة Docling، التي نقارنها أدناه، ومحرك التعرف الضوئي Tesseract. أما المعلومات عن الأدوات الأخرى فمأخوذة من ملفات README والوثائق وملفات الترخيص الخاصة بها، وقد راجعناها في 17 أكتوبر 2026.

جدول المقارنة

يعكس الجدول ما تذكره صفحات كل مشروع حتى أكتوبر 2026. تتغير هذه الأدوات بسرعة، لذا راجع الصفحات المرتبطة قبل أن تحسم اختيارك.

MarkItDown: المحول الخفيف من Microsoft

MarkItDown مكتبة Python مفتوحة المصدر وأداة سطر أوامر من Microsoft. تحوّل PDF وWord وPowerPoint وExcel وHTML وEPUB والصور والصوت وصيغًا أخرى إلى Markdown. تحتاج إلى Python من 3.10 إلى 3.14، ويوصي ملف README بتثبيتها في بيئة افتراضية.

pip install "markitdown[all]"
markitdown report.pdf -o report.md

يقرأ محول PDF المدمج فيها طبقة النص في الملف. ويبني جداول Markdown من الكلمات المصطفة في أعمدة، ولا يشغّل نماذج تخطيط أو تعرّف ضوئي. ويذكر ملف README أن المخرجات موجهة إلى أدوات تحليل النصوص، وقد لا تناسب التحويلات الدقيقة التي سيقرؤها الناس.

تحتاج الصفحات الممسوحة إلى إضافة. فالإضافة markitdown-ocr من المستودع نفسه تعرض كل صفحة ممسوحة كصورة وترسلها إلى نموذج رؤية عبر عميل متوافق مع OpenAI. أما خيار Azure Document Intelligence فيرسل ملف PDF إلى خدمة Microsoft السحابية، وكل استدعاء مدفوع. وفي الحالتين تذهب الصفحات إلى النموذج أو الخدمة التي تضبطها.

MarkItDown مرخصة بترخيص MIT ومجانية.

Docling: نماذج التخطيط والتعرف الضوئي المحلي

Docling محول مفتوح المصدر بدأ في IBM Research وتستضيفه اليوم مؤسسة LF AI & Data Foundation. يشغّل نماذج تعلم آلي على كل صفحة من ملف PDF لاكتشاف التخطيط وترتيب القراءة وبنية الجداول، ثم يصدّر Markdown أو HTML أو JSON. يعمل على Windows وmacOS وLinux مع Python 3.10 أو أحدث.

pip install docling
docling report.pdf --output markdown --image-export-mode referenced

تُنزَّل النماذج عند أول استخدام. ولأجهزة الكمبيوتر غير المتصلة بالإنترنت تشرح الوثائق كيفية تنزيلها مسبقًا. يعمل التعرف الضوئي محليًا بالمحرك الذي تختاره، مثل EasyOCR أو RapidOCR أو Tesseract. وحدة GPU اختيارية: إلى جانب CPU، يستطيع Docling استخدام أجهزة NVIDIA CUDA وApple MPS وIntel XPU.

الخيار الأخير في المثال يحفظ الصور ملفات PNG منفصلة. ومن دونه يضمّن Docling الصور في ملف Markdown نصًا بترميز base64.

شيفرة Docling مرخصة بترخيص MIT، ويطلب ملف README التحقق من ترخيص كل نموذج على حدة. أما نماذج التخطيط والجداول في مسار PDF القياسي فمنشورة بترخيصي Apache 2.0 وCDLA-Permissive-2.0. وDocling مجاني.

Docling أم MarkItDown

كلتاهما مجانية ومرخصة بترخيص MIT وتُثبَّت بأمر pip واحد. لكنهما تقرآن ملفات PDF بطريقتين مختلفتين.

إذا لم تكن متأكدًا، فجرّب الاثنتين على خمسة إلى عشرة من ملفات PDF الخاصة بك، وقارن ملف Markdown بالصفحات الأصلية.

Marker: دفعات على GPU وترخيص نماذج يجب التحقق منه

Marker محول مفتوح المصدر من Datalab. يحوّل ملفات PDF والصور إلى Markdown أو JSON أو HTML، ومع اعتماديات إضافية يعالج أيضًا DOCX وPPTX وXLSX وHTML وEPUB. يحتاج إلى Python 3.10 أو أحدث وPyTorch، ويعمل على GPU أو CPU أو Apple Silicon.

pip install marker-pdf
marker_single report.pdf
marker pdfs --output_dir markdown
marker_single report.pdf --use_llm

يتولى التعرف الضوئي نموذج surya من Datalab على خادم استدلال محلي يشغّله Marker عند أول استخدام: vLLM داخل Docker على وحدات NVIDIA، وllama.cpp على CPU وApple Silicon. وتثبّت Docker أو llama.cpp بنفسك. وعلى CPU يستخدم Marker افتراضيًا وضعًا سريعًا لا يستدعي النموذج إلا للصفحات الممسوحة والنص التالف والمعادلات.

وضع LLM الاختياري، وهو الأمر الأخير في المثال، يرسل المحتوى إلى نموذج لغوي لدمج الجداول الممتدة عبر الصفحات وتنسيق الرياضيات المضمّنة واستخراج قيم النماذج. الخيار الافتراضي هو Gemini، وتعمل أيضًا Claude وواجهات API المتوافقة مع OpenAI والنماذج المحلية عبر Ollama. وتحتاج إلى مفتاح API للخدمة المختارة أو إلى نموذج Ollama قيد التشغيل.

تحقق من الترخيص قبل استخدام Marker في العمل. الشيفرة مرخصة بترخيص Apache 2.0. أما أوزان النماذج فتستخدم ترخيص AI Pubs Open RAIL-M معدّلًا: فهي مجانية للاستخدام الشخصي والبحث وللمؤسسات التي تقل إيراداتها السنوية عن 5 ملايين دولار ويقل إجمالي تمويلها عن 5 ملايين دولار. وتحتاج المؤسسات الأكبر، وكل من يقدّم صاحب عمله منتجًا منافسًا لـ Datalab، إلى ترخيص تجاري من Datalab. الشروط الكاملة في ملف ترخيص النماذج.

ينشر ملف README الخاص بـ Marker أيضًا نتائج Datalab نفسها على olmocr-bench، وهو معيار مقارنة عام يضم 1403 ملفات PDF؛ وفي تلك التجارب يحقق وضع balanced في Marker على GPU درجة أعلى من Docling وMinerU. ولم نكرر هذه الاختبارات.

MinerU: مستويات جودة من CPU إلى GPU

MinerU من تطوير فريق OpenDataLab. يحوّل ملفات PDF والصور وملفات Office إلى Markdown وصيغ أخرى. وفي الإصدار 4 أربعة مستويات جودة، من flash للمعاينة السريعة إلى advanced للمستندات الصعبة. يعمل على Windows وmacOS وLinux مع Python من 3.10 إلى 3.14، ويثبّته ملف README في بيئة افتراضية.

pip install "mineru>=4.0,<5"
mineru-kit parse report.pdf -o report.md --tier standard
mineru telemetry disable

يعمل التثبيت الافتراضي على CPU. يحتاج مستوى basic إلى نحو 0.8 غيغابايت من النماذج و2 غيغابايت من الذاكرة، ويحتاج مستويا standard وadvanced إلى نحو 2 غيغابايت من النماذج و8 غيغابايت من الذاكرة. ومع وحدة NVIDIA بذاكرة فيديو لا تقل عن 8 غيغابايت، يمنح الإضافي full إنتاجية أعلى. ويعمل التعرف الضوئي محليًا.

لا تذهب المستندات إلى خدمة MinerU عبر الإنترنت إلا إذا طلبت المعالجة عن بُعد. ويذكر ملف README أيضًا أن MinerU قد يرسل بيانات استخدام مجهولة الهوية لا تتضمن محتوى المستندات ولا أسماء الملفات ولا المسارات. والأمر الأخير في المثال يوقف إرسالها.

الترخيص هو Apache 2.0 مع شروط إضافية. تحتاج الشركات التي يتجاوز عدد مستخدميها النشطين شهريًا 100 مليون أو تتجاوز إيراداتها الشهرية 20 مليون دولار أمريكي إلى ترخيص تجاري منفصل، ويجب على الخدمات عبر الإنترنت المبنية على MinerU أن تذكر أنها تستخدمه.

Pandoc لا يقرأ PDF

Pandoc محول مجاني لسطر الأوامر بين عشرات صيغ المستندات، لكنه لا يستطيع قراءة PDF. فصيغة PDF ليست بين صيغ الإدخال في دليله، وتذكر الأسئلة الشائعة الرسمية أن تحويل ملفات PDF باستخدام Pandoc غير ممكن. ولا ينشئ Pandoc ملفات PDF إلا مخرجات. المصادر: دليل Pandoc, الأسئلة الشائعة لـ Pandoc.

يفيد Pandoc عندما يكون لديك الملف المصدر بدل PDF. فهو يقرأ DOCX وPPTX وXLSX وEPUB وHTML وODT وRTF وغيرها، ويُثبَّت على Windows وmacOS وLinux. على Windows:

winget install --source winget --exact --id JohnMacFarlane.Pandoc
pandoc report.docx -o report.md

Pandoc مرخص بترخيص GPL 2.0 أو أحدث ومجاني.

المحولات عبر الإنترنت: بلا إعداد، لكن الملف يغادر جهازك

لا تحتاج المواقع التي تحوّل PDF إلى Markdown إلى تثبيت، وتعمل في أي متصفح. وهذا يناسب مستندًا واحدًا كنت ستنشره علنًا في كل الأحوال.

المقابل هو التحكم. يذهب ملف PDF إلى خادم شركة أخرى، ومدة بقائه هناك ومن يمكنه الوصول إليه وهل تخضع المستندات الممسوحة للتعرف الضوئي، كل ذلك يعتمد على تلك الخدمة. وقبل رفع العقود أو السجلات الطبية أو المالية أو ملفات العملاء، اقرأ سياسة الخصوصية للخدمة أو استخدم أداة تعمل على جهازك.

الخيارات المحلية مشروحة في دليلنا: حوّل المستندات دون رفعها إلى الإنترنت.

MD Factory: Docling وTesseract في تطبيق لنظام Windows

MD Factory منتجنا، فضع ذلك في اعتبارك عند قراءة هذا القسم. وهو تطبيق لنظام Windows من Microsoft Store يحوّل ملفات PDF وDOCX وPPTX وXLSX وHTML وTXT وEPUB وCSV وEML وFB2 وMOBI إلى Markdown على جهازك.

مع ملفات PDF يشغّل MD Factory أداة Docling مع محرك التعرف الضوئي Tesseract. أما الصيغ الأخرى فتمر عبر محولات التطبيق الخاصة. وإذا كنت تتقن Python، فإن Docling وTesseract مجانيان ويؤديان جوهر تحويل PDF. ويضيف MD Factory حولهما الإعداد وسير العمل:

• تثبّت التطبيق فقط. نماذج التخطيط والجداول وبيانات لغات التعرف الضوئي مضمّنة فيه، فلا حاجة إلى إعداد Python ولا إلى تنزيل أي شيء لاحقًا.
• يتعرف MD Factory على ملفات PDF الممسوحة على جهازك، مع اكتشاف تلقائي لنظام الكتابة أو لغة تعرّف ضوئي تختارها.
• تضيف ملفات أو مجلدًا كاملًا بمجلداته الفرعية، فيبدأ التحويل فورًا.
• يُحفظ كل ملف Markdown بجوار مصدره، وصوره في مجلد بجانبه. ويبقى الأصل دون تغيير.
• ينتهي كل ملف بإحدى الحالات: «اكتمل» أو «يحتاج إلى مراجعة» أو «فشل». ويضع MD Factory حالة «يحتاج إلى مراجعة» عندما تكون ثقة التعرف الضوئي منخفضة في صفحة ما أو لا يوجد فيها نص مستخرج.

تتفوق المكتبات في أربعة جوانب:

• لا يملك MD Factory سطر أوامر ولا واجهة API، لذلك لا يمكن تشغيله داخل نص برمجي أو مسار معالجة على خادم.
• يعمل فقط على Windows 10 22H2 وWindows 11، x64. أما المكتبات فتعمل أيضًا على macOS وLinux.
• يجري التحويل على CPU ولا يستخدم GPU. يعالج ملفات PDF واحدًا تلو الآخر، والصيغ الأخرى بالتوازي. أما Docling وMarker وMinerU فيمكنها استخدام وحدة NVIDIA.
• بعد تجربة مجانية لمدة 7 أيام، يُشترى MD Factory مرة واحدة. والمكتبات مجانية.

أيها تختار

إذا كنت تكتب بلغة Python، فجرّب MarkItDown أولًا عندما تحتوي ملفات PDF لديك على طبقة نص وتحوّل أيضًا ملفات Office أو صفحات ويب. وانتقل إلى Docling عندما تحتاج إلى تعرّف ضوئي محلي أو جداول أو ترتيب قراءة صحيح عبر الأعمدة. كلتاهما مجانية.

إذا كنت تدير مسار معالجة واسع النطاق، فانظر في Docling وMarker وMinerU: الثلاثة تحوّل مجلدات كاملة ويمكنها استخدام وحدات NVIDIA. اختبرها على عينة من مستنداتك، وإذا كان العمل تجاريًا فتحقق من ترخيص نماذج Marker وحدود MinerU.

إذا كنت تستخدم Windows ولا تريد أي إعداد، فإن MD Factory يحوّل الملفات والمجلدات، بما فيها المستندات الممسوحة، دون سطر أوامر، بعد تجربة مجانية لمدة 7 أيام. وإذا كان لديك المصدر بصيغة Word أو EPUB ولا يزعجك سطر الأوامر، فإن Pandoc مجاني.

إذا كانت مستنداتك سرية، فاختر أداة تعمل محليًا وتجنب المحولات عبر الإنترنت. وفي المكتبات تحقق من الخيارات التي ترسل بيانات خارج جهازك: إعدادات Azure وLLM في MarkItDown، ووضع LLM في Marker، والمعالجة عن بُعد والقياس عن بُعد في MinerU. أما MD Factory فيعالج الملفات على جهازك.

أيًا كانت الأداة التي تختارها، قارن بضع صفحات من ملف Markdown بالأصل، خاصة الجداول والصفحات متعددة الأعمدة والمستندات الممسوحة.

أدلة ذات صلة: تجهيز ملفات PDF لتقنية RAG, تحويل ملفات PDF الممسوحة إلى Markdown.