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推荐理由：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。
Agentic Plus
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8月13日
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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。