#ParseBench

LlamaIndex 出了个 OpenDocRouter，一个 API 接 10 个文档解析模型，换模型改一行代码，每千页最低 $0.86，处理 PDF 转 markdown 的可以试试。

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LlamaIndex 这个团队做了个挺有意思的事，他们把 100 种文档解析方法都测了一遍，结果发现 LlamaParse 在图表处理上特别强，而且成本还低，0.38 美分一页就能拿到 80 多分，比很多大模型都划算。

shao__meng@shao__meng原文

Jerry Liu 测试了 Astra，它解析带表格的复杂文档很厉害，在 ParseBench 上 93.2%，适合金融文档分析，但价格有点贵。

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Gemini 3.8 Flash在文档解析上反而比3.7版本退步，专家称其过度拟合公共基准。

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Jerry Liu对比了三类OCR工具，专业模型处理复杂文档更可靠，免费工具可能丢失内容。

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想了解文档提取新方法的朋友，这篇论文探讨了编码代理在复杂文档提取中的表现，值得一读。它比较了不同工具在长文档和短文档中的表现，揭示了编码代理的优势和局限性。

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Opus 5文档理解还行，但别拿它批处理PDF——每页8美分，效果不如便宜很多的Gemini Flash和LlamaParse。编码和知识工作倒挺香。

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看看新版 Gemini 在文档理解上表现如何：3.6 Flash 图表降了，3.5 Flash Lite 布局好但表格差，整体视觉变化不大值你关注。

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LlamaIndex 团队发了几款文档解析工具的进展和基准数据，特别是 liteparse 两个月就冲到 1.1 万星，很能打。

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LlamaIndex 在文档处理上发力，ParseBench 基准和 LlamaParse 实用，liteparse 免费且明星增长快。

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OpenAI 新 GPT-5.6 文档理解跑分出炉，Sol 没提升但 Luna 便宜六倍，值得看具体差距。

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Mistral OCR 在 ParseBench 上打败了 GPT-5.5，离 Gemini 3.1 Pro 也不远，价格还便宜，做文档解析很值。

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Mistral OCR 在 ParseBench 上语义格式化很强，价格还比 Azure/AWS 便宜，适合做高质量 OCR 又不愿花大价钱的场景。

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LiteParse v2.1用纯代码搞定Markdown解析，比很多VLM还准，文字表格多的文档尤其好用，速度飞快还免费开源，赶紧去试试。

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做文档解析或 RAG 的团队注意了——Claude Fable 5 在推理上很强，但文档理解性价比不如 Gemini 3 Flash，甚至不如专业 OCR 服务。如果你在选模型做文档处理，这篇评测能帮你省下 10 倍 token 成本，值得点开对比。

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做文档解析、信息提取或 RAG 应用的团队，这个测试直接告诉你哪个模型更靠谱——Fable 5 在忠实原文和保留格式上明显领先，值得在项目中优先试一下。

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做文档解析或构建 AI 智能体的开发者，可以看看 ParseBench 的详细数据，评估是否值得升级。

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做文档解析、企业数据提取的团队可以直接用这两个模型替代商业 API，2B 的 Flash 版本适合轻量部署，35B 的 Pro 版本适合高精度场景，建议去 ParseBench 看看具体指标。

Jerry Liu@jerryjliu0原文