Лучшие конвертеры PDF в Markdown: сравнение 2026 года

Лучший конвертер PDF в Markdown зависит от того, как вы работаете. У Python-разработчиков есть бесплатные библиотеки, например MarkItDown и Docling. Для больших пакетов на GPU подходят Docling, Marker и MinerU. Если нужно приложение для Windows без настройки, есть MD Factory. Pandoc переводит в Markdown многие форматы, но не PDF.

Раскрываем интерес: MD Factory — наш продукт. Для PDF он использует Docling, который сравнивается ниже, и движок OCR Tesseract. Сведения об остальных инструментах взяты из их собственных README, документации и файлов лицензий и проверены 17 октября 2026 года.

Сравнительная таблица

Таблица отражает собственные страницы каждого проекта на октябрь 2026 года. Эти инструменты быстро меняются, поэтому перед выбором проверьте страницы по ссылкам.

MarkItDown: лёгкий конвертер от Microsoft

MarkItDown — библиотека Python с открытым исходным кодом и инструмент командной строки от Microsoft. Она переводит в Markdown PDF, Word, PowerPoint, Excel, HTML, EPUB, изображения, аудио и ещё несколько форматов. Нужен Python от 3.10 до 3.14, а README советует ставить библиотеку в виртуальное окружение.

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

Встроенный конвертер PDF читает текстовый слой файла. Таблицы Markdown он собирает из слов, выровненных по столбцам, и не запускает моделей разметки или OCR. В README сказано, что результат рассчитан на инструменты анализа текста и может не подойти для точных преобразований, которые будут читать люди.

Для сканированных страниц нужно дополнение. Плагин markitdown-ocr из того же репозитория отрисовывает каждую отсканированную страницу и отправляет её модели компьютерного зрения через клиент, совместимый с OpenAI. Вариант с Azure Document Intelligence отправляет PDF в облачный сервис Microsoft, и каждый вызов оплачивается. В обоих случаях страницы уходят в ту модель или тот сервис, который вы настроите.

MarkItDown распространяется по лицензии MIT и бесплатен.

Docling: модели разметки и локальное OCR

Docling — конвертер с открытым исходным кодом, который начинали в IBM Research; сейчас проект размещён в LF AI & Data Foundation. Он запускает модели машинного обучения на каждой странице PDF, чтобы определить разметку, порядок чтения и структуру таблиц, а затем выгружает Markdown, HTML или JSON. Работает в Windows, macOS и Linux с Python 3.10 или новее.

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

Модели скачиваются при первом запуске. Для компьютеров без доступа к интернету в документации описано, как скачать их заранее. OCR выполняется локально движком на ваш выбор, например EasyOCR, RapidOCR или Tesseract. GPU не обязателен: кроме CPU, Docling умеет работать с устройствами NVIDIA CUDA, Apple MPS и Intel XPU.

Последний параметр в примере сохраняет изображения отдельными файлами PNG. Без него Docling встраивает их в Markdown как текст base64.

Код Docling распространяется по лицензии MIT, а README просит проверять собственную лицензию каждой модели. Модели разметки и таблиц стандартного конвейера PDF опубликованы под Apache 2.0 и CDLA-Permissive-2.0. Docling бесплатен.

Docling или MarkItDown

Обе библиотеки бесплатны, распространяются по лицензии MIT и ставятся одной командой pip. PDF они читают по-разному.

Если сомневаетесь, прогоните обе библиотеки на пяти–десяти своих PDF и сравните Markdown с исходными страницами.

Marker: пакеты на GPU и лицензия моделей, которую стоит проверить

Marker — конвертер с открытым исходным кодом от Datalab. Он превращает PDF и изображения в Markdown, JSON или HTML, а с дополнительными зависимостями работает и с DOCX, PPTX, XLSX, HTML и EPUB. Нужны Python 3.10 или новее и PyTorch; работает на GPU, CPU или Apple Silicon.

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

OCR выполняет модель surya от Datalab на локальном сервере инференса, который Marker запускает при первом использовании: vLLM в Docker на GPU NVIDIA, llama.cpp на CPU и Apple Silicon. Docker или llama.cpp вы устанавливаете сами. На CPU Marker по умолчанию работает в быстром режиме и обращается к модели только для сканированных страниц, искажённого текста и формул.

Необязательный режим с LLM (последняя команда в примере) отправляет содержимое в LLM, чтобы склеить таблицы, разорванные между страницами, оформить формулы в строке и извлечь значения из форм. По умолчанию используется Gemini; подходят также Claude, API, совместимые с OpenAI, и локальные модели через Ollama. Нужен API-ключ выбранного сервиса или запущенная модель Ollama.

Проверьте лицензию, прежде чем использовать Marker в работе. Код распространяется по Apache 2.0. Веса моделей — под изменённой лицензией AI Pubs Open RAIL-M: они бесплатны для личного использования, исследований и организаций с годовой выручкой меньше 5 млн долларов и привлечённым финансированием меньше 5 млн долларов. Более крупным организациям, а также всем, чей работодатель предлагает продукт, конкурирующий с Datalab, нужна коммерческая лицензия от Datalab. Полные условия — в файле лицензии моделей.

README Marker также публикует собственные результаты Datalab на olmocr-bench — открытом бенчмарке из 1403 PDF; в этих прогонах режим balanced на GPU набирает больше баллов, чем Docling и MinerU. Мы эти тесты не повторяли.

MinerU: уровни качества от CPU до GPU

MinerU разрабатывает команда OpenDataLab. Он переводит PDF, изображения и файлы Office в Markdown и другие форматы. В версии 4 четыре уровня качества: от flash для быстрого просмотра до advanced для сложных документов. Работает в Windows, macOS и Linux с Python от 3.10 до 3.14; README ставит его в виртуальное окружение.

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

Стандартная установка работает на CPU. Уровню basic нужно около 0,8 ГБ моделей и 2 ГБ оперативной памяти, уровням standard и advanced — около 2 ГБ моделей и 8 ГБ памяти. С GPU NVIDIA, у которого не меньше 8 ГБ видеопамяти, вариант full даёт более высокую производительность. OCR выполняется локально.

Документы уходят в онлайн-сервис MinerU, только если вы запросите удалённую обработку. В README также сказано, что MinerU может отправлять анонимную телеметрию использования, в которую не входят содержимое документов, имена файлов и пути. Последняя команда в примере отключает телеметрию.

Лицензия — Apache 2.0 с дополнительными условиями. Компаниям, у которых больше 100 млн активных пользователей в месяц или выручка больше 20 млн долларов США в месяц, нужна отдельная коммерческая лицензия, а онлайн-сервисы на базе MinerU должны указывать, что используют его.

Pandoc не читает PDF

Pandoc — бесплатный конвертер для командной строки, который работает с десятками форматов документов, но PDF читать не умеет. PDF нет среди входных форматов в его руководстве, а в официальном FAQ сказано, что преобразовать PDF с помощью Pandoc нельзя. PDF Pandoc умеет только создавать. Источники: руководство Pandoc, FAQ Pandoc.

Pandoc пригодится, если у вас есть исходный файл, а не PDF. Он читает DOCX, PPTX, XLSX, EPUB, HTML, ODT, RTF и другие форматы и устанавливается в Windows, macOS и Linux. В Windows:

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

Pandoc распространяется по лицензии GPL 2.0 или более поздней и бесплатен.

Онлайн-конвертеры: без установки, но файл покидает ваш компьютер

Сайтам, которые конвертируют PDF в Markdown, не нужна установка, и они работают в любом браузере. Это удобно для одного документа, который вы и так готовы показать публично.

Цена удобства — контроль. PDF попадает на сервер другой компании, и сколько он там хранится, у кого есть к нему доступ и распознаются ли сканы, зависит от этого сервиса. Прежде чем загружать договоры, медицинские или финансовые документы или файлы клиентов, прочитайте политику конфиденциальности сервиса или воспользуйтесь инструментом, который работает на вашем компьютере.

Локальные варианты описаны в нашем руководстве: Преобразование документов без загрузки в интернет.

MD Factory: Docling и Tesseract в приложении для Windows

MD Factory — наш продукт, учитывайте это, читая раздел. Это приложение для Windows из Microsoft Store, которое конвертирует файлы PDF, DOCX, PPTX, XLSX, HTML, TXT, EPUB, CSV, EML, FB2 и MOBI в Markdown на вашем компьютере.

Для PDF MD Factory запускает Docling с движком OCR Tesseract. Остальные форматы проходят через собственные конвертеры приложения. Если вы уверенно работаете с Python, Docling и Tesseract бесплатны и выполняют основную часть преобразования PDF. MD Factory добавляет к ним установку и процесс работы:

• Устанавливать нужно только приложение. Модели разметки и таблиц и языковые данные OCR входят в него, поэтому не нужно настраивать Python и потом ничего докачивать.
• MD Factory распознаёт сканированные PDF на вашем компьютере; язык OCR определяется автоматически по письменности или выбирается вами.
• Вы добавляете файлы или целую папку с подпапками, и конвертация сразу начинается.
• Каждый файл Markdown сохраняется рядом с исходным, а его изображения — в папке рядом. Оригинал остаётся без изменений.
• Каждый файл получает статус «Готово», «Требуется проверка» или «Ошибка». MD Factory ставит «Требуется проверка», если на странице низкая уверенность OCR или нет извлечённого текста.

Библиотеки сильнее в четырёх отношениях:

• У MD Factory нет командной строки и API, поэтому его нельзя запустить из скрипта или в серверном конвейере.
• Приложение работает только в Windows 10 22H2 и Windows 11, x64. Библиотеки работают также в macOS и Linux.
• Оно конвертирует на CPU и не использует GPU. PDF обрабатываются по одному, остальные форматы — параллельно. Docling, Marker и MinerU умеют использовать GPU NVIDIA.
• После 7 бесплатных дней MD Factory покупается один раз. Библиотеки бесплатны.

Что выбрать

Если вы пишете на Python, начните с MarkItDown, когда в ваших PDF есть текстовый слой и вы также конвертируете файлы Office или веб-страницы. Переходите на Docling, когда нужны локальное OCR, таблицы или правильный порядок чтения в колонках. Обе библиотеки бесплатны.

Если у вас конвейер большого объёма, посмотрите на Docling, Marker и MinerU: все три конвертируют целые папки и умеют использовать GPU NVIDIA. Проверьте их на выборке своих документов, а для коммерческой работы изучите лицензию моделей Marker и пороги MinerU.

Если вы работаете в Windows и не хотите ничего настраивать, MD Factory конвертирует файлы и папки, включая сканы, без командной строки, после 7 бесплатных дней. Если у вас есть исходник в Word или EPUB и командная строка вас не смущает, бесплатен Pandoc.

Если документы конфиденциальные, выбирайте инструмент, который работает локально, и не пользуйтесь онлайн-конвертерами. В библиотеках проверьте параметры, которые отправляют данные с вашего компьютера: настройки Azure и LLM в MarkItDown, режим LLM в Marker, удалённую обработку и телеметрию в MinerU. MD Factory обрабатывает файлы на вашем компьютере.

Какой бы инструмент вы ни выбрали, сравните несколько страниц Markdown с оригиналом, особенно таблицы, страницы в несколько колонок и сканы.

Связанные руководства: подготовка PDF для RAG, конвертация сканированных PDF в Markdown.