@jerryjliu0: 我们全面评估了16个最新的前沿VLM——包括Opus 5.5和GPT-6 Sol/Luna——来查看更高的努力是否……

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摘要

对16个前沿视觉语言模型在文档解析方面的综合评估显示，Opus 5.5在性价比上表现最佳，尤其在表格解析方面，而GPT-6 Luna在成本效益解析方面表现良好。对于大规模使用，推荐使用LlamaParse等专用工具，但Opus 5.5在应用内解析方面领先。

我们全面评估了16个最新的前沿VLM——包括Opus 5.5和GPT-6 Sol/Luna——来查看更高的努力是否带来了更好的文档解析性能。 更高的努力通常会在其他基准测试（如编码、知识工作）中带来改进，但直到最近，这并不明显能直接提升阅读PDF的能力。 结果： ✅ 在这些前沿模型中，Opus 5.5在性价比上表现最佳。它在表格解析方面尤其出色。 ✅ Astra也相当不错，但起步价格比Opus更贵。 ✅ GPT-6 Luna在文档解析的廉价端更具吸引力。 如果您大规模解析文档，仍然建议使用像LlamaParse (https://cloud.llamaindex.ai) 这样的专用OCR解决方案，它能在更低价格下提供更好的性能。 但如果您在应用（如Codex/Claude代码）的“代理循环”中解析文档，并且懒得集成专用解决方案，那么Opus 5.5目前是领先者。 完整结果请查看ParseBench：https://parsebench.ai
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缓存时间: 2026/09/26 15:01

我们全面评估了16个前沿视觉语言模型——包括Opus 5.5和GPT-6 Sol/Luna——探究更高计算投入是否能提升文档解析性能。

通常更高的计算投入能在其他基准测试（编码、知识工作）中带来提升，但直到近期，这是否能直接增强PDF阅读能力仍不明确。

评测结果： ✅ 在前沿模型中，Opus 5.5的性价比最高，在表格解析方面表现尤为突出。 ✅ Astra的表现也相当出色，但起始定价高于Opus。 ✅ GPT-6 Luna在低成本文档解析场景中更具吸引力。

若需大规模处理文档，建议仍使用LlamaParse（https://cloud.llamaindex.ai）等专业OCR解决方案——其性能更优且成本更低。

但若只需在Codex/Claude代码等应用内“在智能体工作流中“处理文档，且不愿集成专业方案，那么目前Opus 5.5是最佳选择。 完整评测结果详见ParseBench：https://parsebench.ai

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