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LlamaParse 发布 ExtractBench:复杂企业文档抽取基准与 Agentic Plus
LlamaParse 团队发布 36 页 ArXiv 论文,介绍企业文档抽取基准 ExtractBench。该基准用 370 份企业文档、4869 页、67 种文档类型评估 14 套抽取系统。核心发现是:超过 50 页的长文档会让商业 VLM 召回率跌到 35% 以下,原因是静默截断表格行。ExtractBench 用价值准确率、空间溯源和单页成本等指标做确定性评测,不依赖 LLM 裁判。同时发布的 LlamaParse Agentic Plus 在榜单上取得 95.6% 价值准确率,成本不到最接近竞品的三分之一。
当前结论
LlamaParse 发布 ExtractBench:长文档让商业模型召回崩到 35%;自家 Agentic Plus 95.6% 登顶,成本更低。
2 个信源73° AI 热度最后更新 2026/8/12 15:18:58
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