免费开源的pdf转md工具，这几款帮了大忙

在AI时代，我们经常需要把PDF文档喂给ChatGPT或Claude这样的大语言模型。

但直接复制粘贴PDF内容往往一团糟：格式错乱、引用标注到处都是、公式变成乱码。这时候，一个好的PDF转Markdown工具就成了刚需。

为什么需要转换成Markdown？

Markdown是纯文本格式，结构清晰，正是AI模型最喜欢的结果。相比PDF的复杂排版，Markdown保留了文档的逻辑结构（标题、段落、列表），去掉了干扰信息，让AI能更准确地理解内容。

对于学术论文、技术报告这类专业文档，这种转换尤其重要。一篇几十页的PDF论文，如果格式混乱，AI可能连基本的章节结构都理解不了。而转换成Markdown后，文档的层次一目了然，AI能够精准定位到你关心的内容。

目前公认最优秀的开源工具之一是MinerU。这个由上海人工智能实验室开发的工具，在结构保真度上几乎无人能敌。

MinerU的强大之处在于细节处理。它能准确识别复杂表格并用HTML渲染，自动将数学公式转换为LaTeX格式，还支持84种语言的OCR识别。如果你经常处理中文论文或科学报告，MinerU绝对是首选。

处理学术论文时，它对表格、公式、图表的识别精度远超一般工具。

当然，性能是有代价的。MinerU对硬件要求较高，建议使用GPU加速，否则处理大文档时可能会比较慢。但考虑到输出质量，这点等待是值得的。

如果你更看重速度和通用性，Marker是一个不错的选择。这个由DataLab开发的工具，最大的特点就是快。在高端GPU上，Marker可以达到每秒25页的惊人速度，批量处理文档时效率极高。

Marker不仅支持PDF，还能处理PPT、Word、图片等多种格式。它的表格和图像处理能力同样出色，甚至可以调用大语言模型来优化复杂内容的转换质量。这意味着遇到特别复杂的表格或公式时，Marker能借助AI的力量给出更准确的结果。

需要注意的是，Marker采用GPL许可证，如果你打算用于商业项目，需要获得授权。但对于个人研究和学习来说，这完全不是问题。

如果你主要阅读arXiv上的论文，arxiv2md值得一试。它不解析PDF，而是直接处理arXiv的HTML版本，速度极快。

使用方法简单：在arXiv论文URL后加"2md"即可，比如arxiv.org/abs/2501.11120改成arxiv2md.org/abs/2501.11120。它还支持章节筛选，可以只提取你需要的部分。

对于需要处理多种格式转换的场景，Pandoc是个老牌经典工具。它被称为"文档转换的瑞士军刀"，支持几十种格式互转，包括Markdown、Word、HTML、LaTeX、PDF等。

Pandoc是命令行工具，适合开发者和需要自动化批量处理的场景。虽然PDF转Markdown不是它最擅长的（更适合结构良好的PDF），但胜在稳定可靠，社区成熟。

这些工具都是开源免费的，在GitHub上都有详细的安装说明。MinerU和Marker都提供了命令行工具和图形界面，即使不懂编程也能上手。arxiv2md更简单，打开网页就能用。

选对工具，让AI更好地帮你理解专业文档。