Die besten PDF-zu-Markdown-Konverter: Vergleich 2026

Welcher PDF-zu-Markdown-Konverter der beste ist, hängt davon ab, wie Sie arbeiten. Für Python-Entwickler gibt es kostenlose Bibliotheken wie MarkItDown und Docling. Für große Stapel auf einer GPU eignen sich Docling, Marker oder MinerU. Wer eine Windows-App ohne Einrichtung möchte, hat MD Factory. Pandoc wandelt viele Formate in Markdown um, aber kein PDF.

Offenlegung: MD Factory ist unser Produkt. Für PDFs nutzt es Docling, das unten verglichen wird, und die OCR-Engine Tesseract. Die Angaben zu den anderen Tools stammen aus deren eigenen READMEs, Dokumentationen und Lizenzdateien, geprüft am 17. Oktober 2026.

Vergleichstabelle

Die Tabelle gibt die Angaben der Projekte selbst wieder, Stand Oktober 2026. Diese Tools ändern sich schnell. Prüfen Sie die verlinkten Seiten, bevor Sie sich festlegen.

MarkItDown: der schlanke Konverter von Microsoft

MarkItDown ist eine Open-Source-Python-Bibliothek mit Kommandozeilentool von Microsoft. Sie wandelt PDF, Word, PowerPoint, Excel, HTML, EPUB, Bilder, Audio und einige weitere Formate in Markdown um. Sie benötigt Python 3.10 bis 3.14, und die README empfiehlt die Installation in einer virtuellen Umgebung.

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

Der eingebaute PDF-Konverter liest die Textebene der PDF. Markdown-Tabellen baut er aus Wörtern, die in Spalten ausgerichtet sind, und er führt keine Layout- oder OCR-Modelle aus. Laut README ist die Ausgabe für Textanalyse-Tools gedacht und eignet sich womöglich nicht für originalgetreue Umwandlungen, die Menschen lesen sollen.

Gescannte Seiten brauchen eine Erweiterung. Das Plugin markitdown-ocr aus demselben Repository rendert jede gescannte Seite und schickt sie über einen OpenAI-kompatiblen Client an ein Bildverarbeitungsmodell. Die Option Azure Document Intelligence schickt die PDF an den Clouddienst von Microsoft, und jeder Aufruf wird berechnet. In beiden Fällen gehen die Seiten an das Modell oder den Dienst, den Sie einrichten.

MarkItDown steht unter der MIT-Lizenz und ist kostenlos.

Docling: Layoutmodelle und lokale OCR

Docling ist ein Open-Source-Konverter, der bei IBM Research begonnen wurde und heute von der LF AI & Data Foundation betreut wird. Er führt auf jeder PDF-Seite Machine-Learning-Modelle aus, um Layout, Lesereihenfolge und Tabellenstruktur zu erkennen, und exportiert dann Markdown, HTML oder JSON. Er läuft unter Windows, macOS und Linux mit Python 3.10 oder neuer.

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

Die Modelle werden bei der ersten Nutzung heruntergeladen. Für Computer ohne Internetzugang beschreibt die Dokumentation, wie Sie sie vorab herunterladen. OCR läuft lokal mit einer Engine Ihrer Wahl, etwa EasyOCR, RapidOCR oder Tesseract. Eine GPU ist optional: Neben der CPU kann Docling Geräte mit NVIDIA CUDA, Apple MPS und Intel XPU nutzen.

Die letzte Option im Beispiel speichert Bilder als separate PNG-Dateien. Ohne sie bettet Docling die Bilder als Base64-Text in das Markdown ein.

Der Code von Docling steht unter der MIT-Lizenz, und die README bittet darum, die Lizenz jedes Modells selbst zu prüfen. Die Layout- und Tabellenmodelle der Standard-PDF-Pipeline sind unter Apache 2.0 und CDLA-Permissive-2.0 veröffentlicht. Docling ist kostenlos.

Docling vs. MarkItDown

Beide sind kostenlos, stehen unter der MIT-Lizenz und lassen sich mit einem pip-Befehl installieren. PDFs lesen sie auf unterschiedliche Weise.

Wenn Sie unsicher sind, testen Sie beide mit fünf bis zehn eigenen PDFs und vergleichen Sie das Markdown mit den Originalseiten.

Marker: GPU-Stapel und eine Modelllizenz, die Sie prüfen sollten

Marker ist ein Open-Source-Konverter von Datalab. Er wandelt PDFs und Bilder in Markdown, JSON oder HTML um und verarbeitet mit zusätzlichen Abhängigkeiten auch DOCX, PPTX, XLSX, HTML und EPUB. Er benötigt Python 3.10 oder neuer und PyTorch und läuft auf einer GPU, einer CPU oder Apple Silicon.

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

Die OCR übernimmt das Modell surya von Datalab auf einem lokalen Inferenzserver, den Marker bei der ersten Nutzung startet: vLLM in Docker auf NVIDIA-GPUs, llama.cpp auf CPUs und Apple Silicon. Docker oder llama.cpp installieren Sie selbst. Auf einer CPU nutzt Marker standardmäßig einen schnellen Modus, der das Modell nur für gescannte Seiten, verstümmelten Text und Formeln aufruft.

Ein optionaler LLM-Modus, der letzte Befehl im Beispiel, schickt Inhalte an ein LLM, um seitenübergreifende Tabellen zusammenzuführen, Formeln im Text zu formatieren und Formularwerte auszulesen. Standard ist Gemini; Claude, OpenAI-kompatible APIs und lokale Modelle über Ollama funktionieren ebenfalls. Sie brauchen einen API-Schlüssel für den gewählten Dienst oder ein laufendes Ollama-Modell.

Prüfen Sie die Lizenz, bevor Sie Marker beruflich einsetzen. Der Code steht unter Apache 2.0. Die Modellgewichte nutzen eine modifizierte AI-Pubs-Open-RAIL-M-Lizenz: Sie sind kostenlos für die private Nutzung, für Forschung und für Organisationen mit weniger als 5 Millionen US-Dollar Jahresumsatz und weniger als 5 Millionen US-Dollar Finanzierung insgesamt. Größere Organisationen und alle, deren Arbeitgeber ein Produkt anbietet, das mit Datalab konkurriert, benötigen eine kommerzielle Lizenz von Datalab. Die vollständigen Bedingungen stehen in der Modelllizenzdatei.

Die README von Marker veröffentlicht außerdem eigene Ergebnisse von Datalab auf olmocr-bench, einem öffentlichen Benchmark mit 1.403 PDFs; in diesen Läufen erzielt der Balanced-Modus von Marker auf einer GPU mehr Punkte als Docling und MinerU. Wir haben die Tests nicht wiederholt.

MinerU: Qualitätsstufen von CPU bis GPU

MinerU stammt vom OpenDataLab-Team. Es wandelt PDFs, Bilder und Office-Dateien in Markdown und andere Formate um. Version 4 bietet vier Qualitätsstufen, von flash für schnelle Vorschauen bis advanced für schwierige Dokumente. Es läuft unter Windows, macOS und Linux mit Python 3.10 bis 3.14; die README installiert es in einer virtuellen Umgebung.

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

Die Standardinstallation läuft auf einer CPU. Die Stufe basic braucht etwa 0,8 GB Modelle und 2 GB RAM, die Stufen standard und advanced etwa 2 GB Modelle und 8 GB RAM. Mit einer NVIDIA-GPU mit mindestens 8 GB Grafikspeicher bringt das Extra full einen höheren Durchsatz. Die OCR läuft lokal.

Dokumente gehen nur dann an den Onlinedienst von MinerU, wenn Sie die Verarbeitung aus der Ferne ausdrücklich anfordern. Laut README kann MinerU außerdem anonyme Nutzungstelemetrie senden, die keine Dokumentinhalte, Dateinamen oder Pfade enthält. Der letzte Befehl im Beispiel schaltet die Telemetrie ab.

Die Lizenz ist Apache 2.0 mit zusätzlichen Bedingungen. Unternehmen mit mehr als 100 Millionen monatlich aktiven Nutzern oder mehr als 20 Millionen US-Dollar Monatsumsatz benötigen eine separate kommerzielle Lizenz, und Onlinedienste auf Basis von MinerU müssen angeben, dass sie es verwenden.

Pandoc liest kein PDF

Pandoc ist ein kostenloser Kommandozeilen-Konverter für Dutzende Dokumentformate, kann aber kein PDF lesen. PDF steht nicht unter den Eingabeformaten in seinem Handbuch, und laut offizieller FAQ lassen sich PDFs mit Pandoc nicht umwandeln. Pandoc erzeugt PDF nur als Ausgabe. Quellen: Pandoc-Handbuch, Pandoc-FAQ.

Pandoc ist nützlich, wenn Sie statt der PDF die Quelldatei haben. Es liest DOCX, PPTX, XLSX, EPUB, HTML, ODT, RTF und mehr und lässt sich unter Windows, macOS und Linux installieren. Unter Windows:

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

Pandoc steht unter der GPL 2.0 oder später und ist kostenlos.

Online-Konverter: keine Einrichtung, aber die Datei verlässt Ihren PC

Websites, die PDF in Markdown umwandeln, brauchen keine Installation und funktionieren in jedem Browser. Das passt für ein einzelnes Dokument, das Sie ohnehin öffentlich teilen würden.

Der Preis dafür ist Kontrolle. Die PDF landet auf dem Server eines anderen Unternehmens, und wie lange sie dort bleibt, wer darauf zugreifen kann und ob Scans per OCR erkannt werden, hängt von diesem Dienst ab. Lesen Sie die Datenschutzerklärung des Dienstes, bevor Sie Verträge, medizinische oder finanzielle Unterlagen oder Kundendateien hochladen, oder nutzen Sie ein Tool, das auf Ihrem Computer läuft.

Lokale Möglichkeiten beschreibt unser Leitfaden: Dokumente ohne Hochladen konvertieren.

MD Factory: Docling und Tesseract als Windows-App

MD Factory ist unser Produkt, bitte berücksichtigen Sie das bei diesem Abschnitt. Es ist eine Windows-App aus dem Microsoft Store, die PDF-, DOCX-, PPTX-, XLSX-, HTML-, TXT-, EPUB-, CSV-, EML-, FB2- und MOBI-Dateien auf Ihrem PC in Markdown umwandelt.

Für PDFs führt MD Factory Docling mit der OCR-Engine Tesseract aus. Andere Formate laufen über eigene Konverter der App. Wenn Sie sicher mit Python umgehen, sind Docling und Tesseract kostenlos und erledigen den Kern der PDF-Umwandlung. MD Factory ergänzt die Einrichtung und den Arbeitsablauf drumherum:

• Sie installieren nur die App. Die Layout- und Tabellenmodelle und die OCR-Sprachdaten sind enthalten, Sie müssen also kein Python einrichten und später nichts herunterladen.
• MD Factory erkennt gescannte PDFs auf Ihrem PC, mit automatischer Schrifterkennung oder einer OCR-Sprache Ihrer Wahl.
• Sie fügen Dateien oder einen ganzen Ordner mit Unterordnern hinzu, und die Umwandlung beginnt sofort.
• Jede Markdown-Datei wird neben ihrer Quelle gespeichert, ihre Bilder in einem Ordner daneben. Das Original bleibt unverändert.
• Jede Datei endet mit dem Status „Abgeschlossen“, „Überprüfung erforderlich“ oder „Fehlgeschlagen“. MD Factory setzt „Überprüfung erforderlich“, wenn eine Seite eine geringe OCR-Sicherheit oder keinen extrahierten Text hat.

In vier Punkten sind die Bibliotheken stärker:

• MD Factory hat weder Kommandozeile noch API und lässt sich daher nicht in einem Skript oder einer Server-Pipeline ausführen.
• Es läuft nur unter Windows 10 22H2 und Windows 11, x64. Die Bibliotheken laufen auch unter macOS und Linux.
• Es wandelt auf der CPU um und nutzt keine GPU. PDFs verarbeitet es nacheinander, andere Formate parallel. Docling, Marker und MinerU können eine NVIDIA-GPU nutzen.
• Nach 7 kostenlosen Testtagen ist MD Factory ein einmaliger Kauf. Die Bibliotheken sind kostenlos.

Welcher passt zu Ihnen

Wenn Sie in Python programmieren, beginnen Sie mit MarkItDown, sofern Ihre PDFs eine Textebene haben und Sie auch Office-Dateien oder Webseiten umwandeln. Wechseln Sie zu Docling, wenn Sie lokale OCR, Tabellen oder die richtige Lesereihenfolge über Spalten hinweg brauchen. Beide sind kostenlos.

Wenn Sie eine Pipeline im großen Maßstab betreiben, sehen Sie sich Docling, Marker und MinerU an: Alle drei wandeln ganze Ordner um und können NVIDIA-GPUs nutzen. Testen Sie sie mit einer Auswahl Ihrer eigenen Dokumente und prüfen Sie bei kommerzieller Nutzung die Modelllizenz von Marker und die Schwellen von MinerU.

Wenn Sie Windows nutzen und nichts einrichten möchten, wandelt MD Factory nach einer 7-tägigen kostenlosen Testphase Dateien und Ordner samt Scans ohne Kommandozeile um. Wenn Sie die Word- oder EPUB-Quelle haben und mit der Kommandozeile zurechtkommen, ist Pandoc kostenlos.

Wenn Ihre Dokumente vertraulich sind, wählen Sie ein Tool, das lokal läuft, und verzichten Sie auf Online-Konverter. Prüfen Sie in den Bibliotheken die Optionen, die Daten von Ihrem Computer senden: die Azure- und LLM-Einstellungen von MarkItDown, den LLM-Modus von Marker, die Fernverarbeitung und die Telemetrie von MinerU. MD Factory verarbeitet Dateien auf Ihrem PC.

Welches Tool Sie auch wählen: Vergleichen Sie einige Seiten des Markdowns mit dem Original, vor allem Tabellen, mehrspaltige Seiten und Scans.

Weitere Leitfäden: PDFs für RAG vorbereiten, Gescannte PDFs in Markdown umwandeln.