MPDocBench 是一个用于评测多页文档解析能力的基准测试，主要考察模型对长文档、多版式（如表格、公式、图表、双栏排版）内容的识别与结构化还原水平。随着大模型 OCR（光学字符识别）能力成为各家竞逐的方向，MPDocBench 这类榜单常被用来衡量模型在真实复杂文档场景下的表现，尤其是长文档处理与版面理解能力。
MPDocBench 相关的模型近期进展
MPDocBench 当前焦点与观察点
目前围绕 MPDocBench 这类文档解析基准的讨论，主要集中在三点：一是长文档能力——过去多数 OCR 模型只能处理单页或少量页面，能否一次性处理数千页文档成为新的分水岭；二是版式还原质量，包括表格结构、公式和阅读顺序的正确性；三是评测的公正性，开源模型由于结果可复现，在基准上的成绩更受认可。
值得观察的是，随着 Unlimited OCR 2 等开源模型进入市场，文档解析基准的竞争门槛正在被抬高，后续各家新模型是否会以 MPDocBench 成绩作为宣传依据，以及评测方法本身是否会随长文档场景演进，都是后续关注点。