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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

证据链

冲突核查

现有去重数据只说明这些来源讨论同一事件,不代表立场相同。当前没有结构化的支持或反驳证据,不自动推断冲突。

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