5月11日，智能文档处理领域迎来重大进展——首个针对视觉-语言模型的统一基准测试"IDP Leaderboard"正式推出。该基准通过16个数据集、9229份文档，全面评估了当前主流模型在OCR、关键信息提取、视觉问答、表格提取、分类和长文档处理六大核心任务上的表现，为行业发展提供了可量化参考。
测试结果显示，Gemini2.5Flash在综合实力上力压群雄，但却在OCR和分类任务中出现意外"滑铁卢"，表现甚至不如上一代的Gemini2.0Flash，分别下降了1.84%和0.05%。业内分析认为，这一现象可能源于谷歌在模型迭代中过度侧重多模态推理能力，而相对忽视了基础文本识别功能的优化。
与此同时，OpenAI的GPT-4o-mini在图表和绘图理解方面表现亮眼，尤其在ChartQA等视觉问答任务中脱颖而出。然而，该模型每请求Token成本高居榜首，成为实际应用中不可忽视的限制因素。开发者社区讨论热点也集中在如何权衡性能与成本之间的平衡。
值得注意的是，长文档处理和表格提取仍然是当前视觉-语言模型的"阿喀琉斯之踵"。即使表现最佳的模型，在长文档任务（LongDocBench）上的得分也仅为69.08%，表格提取(基于GriTS指标)最高也只达到66.64%。这一结果凸显了AI在处理复杂布局和长上下文时的局限性。
IDP Leaderboard采用了极具挑战性的多样化数据集，涵盖手写文本、印刷文本、带变音符号文本、结构化与非结构化表格，以及长达21页的复杂文档。评估指标也根据任务特性灵活选择，如OCR、KIE、VQA和长文档处理使用编辑距离准确率，分类采用精确匹配准确率，表格提取则采用GriTS指标，确保评估的全面性和公正性。
该基准测试计划定期更新数据集并引入更多模型（如Claude系列），以保持评估的动态性和权威性。开发者可通过GitHub(https://github.com/nanonets/idp-leaderboard)访问相关数据集和评估代码，参与社区讨论。
智能文档处理基准的发布标志着多模态AI在文档处理领域进入了可量化评估的新阶段。虽然Gemini2.5Flash展现了强大实力，但测试也揭示了当前技术面临的挑战。随着数据集的不断扩充和模型优化的深入，智能文档处理技术有望在企业自动化、档案数字化和智能搜索等领域释放更大价值，为数字化转型提供更强大的技术支撑。
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