En iyi PDF’den Markdown’a dönüştürücüler: 2026 karşılaştırması

En iyi PDF’den Markdown’a dönüştürücü, nasıl çalıştığınıza bağlıdır. Python geliştiricileri için MarkItDown ve Docling gibi ücretsiz kütüphaneler var. GPU üzerinde büyük toplu işler için Docling, Marker veya MinerU uygundur. Kurulum gerektirmeyen bir Windows uygulaması istiyorsanız MD Factory var. Pandoc pek çok biçimi Markdown’a dönüştürür ama PDF’yi dönüştürmez.

Bilgilendirme: MD Factory bizim ürünümüzdür. PDF’ler için aşağıda karşılaştırılan Docling’i ve Tesseract OCR motorunu kullanır. Diğer araçlarla ilgili bilgiler, 17 Ekim 2026’da kontrol edilen kendi README dosyalarından, belgelerinden ve lisans dosyalarından alınmıştır.

Karşılaştırma tablosu

Tablo, her projenin Ekim 2026 itibarıyla kendi sayfalarında yazanları yansıtır. Bu araçlar hızla değişir; karar vermeden önce bağlantı verilen sayfaları kontrol edin.

MarkItDown: Microsoft’un hafif dönüştürücüsü

MarkItDown Microsoft’un açık kaynaklı Python kütüphanesi ve komut satırı aracıdır. PDF, Word, PowerPoint, Excel, HTML, EPUB, görsel, ses ve birkaç başka biçimi Markdown’a dönüştürür. Python 3.10 ile 3.14 arası bir sürüm gerektirir; README, sanal bir ortama kurulmasını önerir.

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

Yerleşik PDF dönüştürücüsü, PDF’nin metin katmanını okur. Markdown tablolarını sütunlara hizalanmış sözcüklerden oluşturur ve düzen ya da OCR modeli çalıştırmaz. README’ye göre çıktı metin analizi araçları için tasarlanmıştır ve insanların okuyacağı aslına sadık dönüşümler için uygun olmayabilir.

Taranmış sayfalar bir eklenti gerektirir. Aynı depodaki markitdown-ocr eklentisi her taranmış sayfayı işler ve OpenAI uyumlu bir istemci üzerinden bir görüntü modeline gönderir. Azure Document Intelligence seçeneği PDF’yi Microsoft’un bulut hizmetine gönderir ve her çağrı ücretlendirilir. Her iki durumda da sayfalar, yapılandırdığınız model veya hizmete gider.

MarkItDown MIT lisanslıdır ve ücretsizdir.

Docling: düzen modelleri ve yerel OCR

Docling IBM Research’te başlatılan ve bugün LF AI & Data Foundation bünyesinde barındırılan açık kaynaklı bir dönüştürücüdür. Düzeni, okuma sırasını ve tablo yapısını belirlemek için her PDF sayfasında makine öğrenimi modelleri çalıştırır, ardından Markdown, HTML veya JSON olarak dışa aktarır. Python 3.10 veya üstüyle Windows, macOS ve Linux’ta çalışır.

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

Modeller ilk kullanımda indirilir. İnternet erişimi olmayan bilgisayarlar için belgeler, modellerin önceden nasıl indirileceğini açıklar. OCR, seçtiğiniz bir motorla yerel olarak çalışır; örneğin EasyOCR, RapidOCR veya Tesseract. GPU isteğe bağlıdır: Docling, CPU’nun yanı sıra NVIDIA CUDA, Apple MPS ve Intel XPU aygıtlarını kullanabilir.

Örnekteki son seçenek görselleri ayrı PNG dosyaları olarak kaydeder. Bu seçenek olmadan Docling görselleri Markdown’a base64 metni olarak gömer.

Docling’in kodu MIT lisanslıdır ve README, her modelin kendi lisansının kontrol edilmesini ister. Standart PDF işlem hattındaki düzen ve tablo modelleri Apache 2.0 ve CDLA-Permissive-2.0 lisanslarıyla yayımlanmıştır. Docling ücretsizdir.

Docling mi, MarkItDown mı

İkisi de ücretsizdir, MIT lisanslıdır ve tek bir pip komutuyla kurulur. PDF’leri farklı yollarla okurlar.

Emin değilseniz ikisini de kendi PDF’lerinizden beş ila on tanesiyle deneyin ve Markdown’ı özgün sayfalarla karşılaştırın.

Marker: GPU’da toplu işler ve kontrol edilmesi gereken bir model lisansı

Marker Datalab’in açık kaynaklı bir dönüştürücüsüdür. PDF’leri ve görselleri Markdown, JSON veya HTML’ye dönüştürür; ek bağımlılıklarla DOCX, PPTX, XLSX, HTML ve EPUB dosyalarını da işler. Python 3.10 veya üstü ile PyTorch gerektirir ve GPU, CPU veya Apple Silicon üzerinde çalışır.

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

OCR, Datalab’in surya modeliyle, Marker’ın ilk kullanımda başlattığı yerel bir çıkarım sunucusunda yapılır: NVIDIA GPU’larda Docker içinde vLLM, CPU’larda ve Apple Silicon’da llama.cpp. Docker’ı veya llama.cpp’yi kendiniz kurarsınız. CPU’da Marker varsayılan olarak modeli yalnızca taranmış sayfalar, bozuk metin ve denklemler için çağıran hızlı bir mod kullanır.

Örnekteki son komut olan isteğe bağlı LLM modu, sayfalara bölünmüş tabloları birleştirmek, satır içi matematiği biçimlendirmek ve form değerlerini çıkarmak için içeriği bir LLM’ye gönderir. Varsayılan Gemini’dir; Claude, OpenAI uyumlu API’ler ve Ollama üzerinden yerel modeller de çalışır. Seçilen hizmet için bir API anahtarına veya çalışan bir Ollama modeline ihtiyacınız vardır.

Marker’ı işte kullanmadan önce lisansı kontrol edin. Kod Apache 2.0 lisanslıdır. Model ağırlıkları değiştirilmiş bir AI Pubs Open RAIL-M lisansı kullanır: kişisel kullanım, araştırma ve yıllık geliri 5 milyon doların, toplam yatırımı da 5 milyon doların altında olan kuruluşlar için ücretsizdir. Daha büyük kuruluşların ve işvereni Datalab ile rekabet eden bir ürün sunan herkesin Datalab’den ticari lisans alması gerekir. Koşulların tamamı burada: model lisans dosyası.

Marker’ın README dosyası, Datalab’in 1.403 PDF’lik herkese açık bir kıyaslama olan olmocr-bench üzerindeki kendi sonuçlarını da yayımlar; bu çalıştırmalarda Marker’ın GPU’daki balanced modu Docling ve MinerU’dan yüksek puan alır. Bu testleri biz tekrarlamadık.

MinerU: CPU’dan GPU’ya kalite kademeleri

MinerU OpenDataLab ekibinden geliyor. PDF’leri, görselleri ve Office dosyalarını Markdown’a ve başka biçimlere dönüştürür. Sürüm 4’te hızlı önizlemeler için flash’tan zor belgeler için advanced’e kadar dört kalite kademesi vardır. Python 3.10 ile 3.14 arası bir sürümle Windows, macOS ve Linux’ta çalışır; README onu sanal bir ortama kurar.

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

Varsayılan kurulum CPU’da çalışır. basic kademesi yaklaşık 0,8 GB model ve 2 GB RAM, standard ve advanced kademeleri yaklaşık 2 GB model ve 8 GB RAM gerektirir. En az 8 GB video belleği olan bir NVIDIA GPU ile full eki daha yüksek iş hacmi sağlar. OCR yerel olarak çalışır.

Belgeler MinerU’nun çevrim içi hizmetine yalnızca uzaktan işleme istediğinizde gider. README ayrıca MinerU’nun belge içeriğini, dosya adlarını ve yolları içermeyen anonim kullanım telemetrisi gönderebileceğini belirtir. Örnekteki son komut telemetriyi kapatır.

Lisans, ek koşullarla Apache 2.0’dır. Aylık 100 milyonun üzerinde aktif kullanıcısı veya aylık 20 milyon ABD dolarının üzerinde geliri olan şirketlerin ayrı bir ticari lisans alması gerekir; MinerU üzerine kurulan çevrim içi hizmetler de MinerU kullandıklarını belirtmelidir.

Pandoc PDF okumaz

Pandoc, onlarca belge biçimi arasında dönüştürme yapan ücretsiz bir komut satırı aracıdır, ancak PDF okuyamaz. PDF, kılavuzundaki girdi biçimleri arasında yer almaz ve resmî SSS, Pandoc ile PDF dönüştürmenin mümkün olmadığını söyler. Pandoc PDF’yi yalnızca çıktı olarak üretir. Kaynaklar: Pandoc kılavuzu, Pandoc SSS.

Pandoc, PDF yerine kaynak dosyaya sahip olduğunuzda işe yarar. DOCX, PPTX, XLSX, EPUB, HTML, ODT, RTF ve daha fazlasını okur; Windows, macOS ve Linux’a kurulur. Windows’ta:

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

Pandoc, GPL 2.0 veya sonrası lisanslıdır ve ücretsizdir.

Çevrim içi dönüştürücüler: kurulum yok ama dosya bilgisayarınızdan çıkar

PDF’yi Markdown’a dönüştüren web siteleri kurulum gerektirmez ve her tarayıcıda çalışır. Bu, zaten herkese açık paylaşacağınız tek bir belge için uygundur.

Bunun bedeli denetimdir. PDF başka bir şirketin sunucusuna gider; orada ne kadar kalacağı, kimin erişebileceği ve taramaların OCR’dan geçip geçmeyeceği o hizmete bağlıdır. Sözleşmeleri, sağlık veya finans kayıtlarını ya da müşteri dosyalarını yüklemeden önce hizmetin gizlilik politikasını okuyun veya bilgisayarınızda çalışan bir araç kullanın.

Yerel seçenekler rehberimizde: Belgeleri internete yüklemeden dönüştürün.

MD Factory: Windows uygulaması olarak Docling ve Tesseract

MD Factory bizim ürünümüz; bu bölümü okurken bunu göz önünde bulundurun. Microsoft Store’dan edinilen, PDF, DOCX, PPTX, XLSX, HTML, TXT, EPUB, CSV, EML, FB2 ve MOBI dosyalarını bilgisayarınızda Markdown’a dönüştüren bir Windows uygulamasıdır.

MD Factory, PDF’ler için Docling’i Tesseract OCR motoruyla çalıştırır. Diğer biçimler uygulamanın kendi dönüştürücülerinden geçer. Python’u rahatça kullanıyorsanız Docling ve Tesseract ücretsizdir ve PDF dönüştürmenin özünü yapar. MD Factory bunların çevresine kurulumu ve iş akışını ekler:

• Yalnızca uygulamayı kurarsınız. Düzen ve tablo modelleri ile OCR dil verileri uygulamayla gelir; Python kurmanız veya sonradan bir şey indirmeniz gerekmez.
• MD Factory taranmış PDF’leri bilgisayarınızda tanır; yazı sistemi otomatik algılanır ya da OCR dilini siz seçersiniz.
• Dosyaları veya alt klasörleriyle birlikte bütün bir klasörü eklersiniz ve dönüştürme hemen başlar.
• Her Markdown dosyası kaynağının yanına, görselleri de yanındaki bir klasöre kaydedilir. Özgün dosya değişmeden kalır.
• Her dosya Tamamlandı, İnceleme gerekiyor veya Başarısız durumuyla sonuçlanır. Bir sayfada OCR güveni düşükse veya çıkarılmış metin yoksa MD Factory İnceleme gerekiyor durumunu atar.

Kütüphaneler dört konuda daha güçlü:

• MD Factory’nin komut satırı veya API’si yoktur; bu yüzden bir betik ya da sunucu işlem hattı içinde çalıştırılamaz.
• Yalnızca Windows 10 22H2 ve Windows 11, x64 üzerinde çalışır. Kütüphaneler macOS ve Linux’ta da çalışır.
• Dönüştürmeyi CPU’da yapar ve GPU kullanmaz. PDF’leri tek tek, diğer biçimleri paralel işler. Docling, Marker ve MinerU bir NVIDIA GPU kullanabilir.
• 7 günlük ücretsiz denemenin ardından MD Factory tek seferlik bir satın almadır. Kütüphaneler ücretsizdir.

Hangisini seçmeli

Python yazıyorsanız, PDF’lerinizde metin katmanı varsa ve Office dosyalarını veya web sayfalarını da dönüştürüyorsanız önce MarkItDown’ı deneyin. Yerel OCR’a, tablolara veya sütunlar arasında doğru okuma sırasına ihtiyaç duyduğunuzda Docling’e geçin. İkisi de ücretsizdir.

Büyük ölçekli bir işlem hattı yürütüyorsanız Docling, Marker ve MinerU’ya bakın: üçü de bütün klasörleri dönüştürür ve NVIDIA GPU’ları kullanabilir. Onları kendi belgelerinizden bir örneklemle test edin; iş ticariyse Marker’ın model lisansını ve MinerU’nun eşiklerini kontrol edin.

Windows kullanıyor ve hiçbir şey kurmak istemiyorsanız MD Factory, 7 günlük ücretsiz denemenin ardından dosyaları ve klasörleri, taramalar dâhil, komut satırı olmadan dönüştürür. Word veya EPUB kaynağınız varsa ve komut satırı sizin için sorun değilse Pandoc ücretsizdir.

Belgeleriniz gizliyse yerel çalışan bir araç seçin ve çevrim içi dönüştürücülerden uzak durun. Kütüphanelerde verileri bilgisayarınızın dışına gönderen seçenekleri kontrol edin: MarkItDown’ın Azure ve LLM ayarları, Marker’ın LLM modu, MinerU’nun uzaktan işlemesi ve telemetrisi. MD Factory dosyaları bilgisayarınızda işler.

Hangi aracı seçerseniz seçin, Markdown’ın birkaç sayfasını özgünüyle karşılaştırın; özellikle tabloları, çok sütunlu sayfaları ve taramaları.

İlgili rehberler: PDF’leri RAG için hazırlama, Taranmış PDF’leri Markdown’a dönüştürme.