302.AI 基准实验室丨AI文档解析：六大模型/工具性能实测，AI真能理解复杂文档么？

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302.AI 基准实验室丨AI文档解析：六大模型/工具性能实测，AI真能理解复杂文档么？

302.AI

2025-08-29

导读：在文档数字化的进程中，我们始终面临一个核心难题：如何让机器真正“理解”一份结构复杂的文档——无论是布满合并单元

在文档数字化的进程中，我们始终面临一个核心难题：如何让机器真正“理解”一份结构复杂的文档——无论是布满合并单元格的财务报表、公式交织的学术论文，还是版式迥异的商业合同。传统的 OCR 工具往往在此折戟，留下需要大量人工校对的数据残片，反而加重处理负担。

尽管目前行业在文档解析领域已有显著突破，从识别准确率到语义解构深度，模型能力仍在持续提升。可面对层出不穷的解析工具，如何判断谁才是“语义理解”的王者？谁又是“格式还原”的专家？我们亟需厘清不同工具的性能边界与应用场景，才能做出更贴合实际需求的技术选型。

为此，本篇专题测评 302.AI 将选取六款具有代表性的 AI 解析工具与模型：Mistral OCR, Markitdown, Jina Reader, MinerU，Doc2X 以及近期由小红书团队（Rednote HiLab）开源的 SOTA 级多语言文档解析大模型 Dots.OCR，从解析精度、复杂元素处理、输出结构化程度等多个关键维度开展对比评测，旨在拆解其真实能力、明确适用场景，为您的决策提供一份具有参考意义的选型指南。

I. 关于文档解析

1.1 什么是文档解析

很多人一听“文档解析”（Document Parsing）这词，下意识以为就是 OCR，光学字符识别，是不是把图识出来、转成文字就行了？

Too young too simple.

OCR 是你小时候抄黑板，文档解析是你写论文交报告。如果你正在做企业自动化、流程上云、数据归档这些活，那你最需要的不是识字机器，而是真正能“理解”文档的智能模式。

说白了，文档解析的本质，不是让机器看见文字，而是让它理解你想要的信息是什么。

OCR 解决的是“你这张图上写了什么”，而文档解析要回答的是“这张图的重点信息是什么，它们之间有什么结构逻辑”。它像是 AI 版的文秘，能自动从图像、PDF、拍照中提取出关键信息，并做成你能直接塞进数据库、系统、或者下一轮审批流程的结构化数据。

举个栗子：OCR 识别出“税额：¥5,231.00”，文档解析自动告诉你“这是第三栏的增值税小计”。拆分出文本信息内的含义、标签和位置，就是解析干的事。

1.2 文档解析主要的应用场景

你可能以为文档解析只是个“高级 OCR”，但它其实是许多行业过自动化关口的核心环节。

以下是几个非常典型的应用场景：

发票管理：识别发票号码、金额、企业编码，自动入账；
合同审核：自动提取合同要素、截止日期、甲乙双方义务；
银行开户资料审查：针对扫描的业务表单，自动识别身份证、授权书内容；
医疗单据处理：结构化病历、诊断单、费用单据，便于医保报销自动化；
金融风控：提取并分析信用报告、收入证明、担保文件等。

这些看似琐碎的任务，一旦上升到数万/百万级的文档处理量，没有智能解析，不仅效率堪忧，错误更会堆成山。

1.3 文档解析的核心流程

Step 1：图像预处理（识别前的准备）

去噪点、裁剪边缘、矫正图像歪斜，让后面的 OCR “看得准”。这就像给镜头上油+调整焦距。

Step 2：OCR 识别（眼睛）

把图像中每一个字符识别出来，形成无结构的文字流。到这一步，机器知道“你写了什么”。

Step 3：信息定位与结构分析（大脑）

这是文档解析的灵魂：通过 NLP 技术分析文本内容，识别实体、关系和语义信息，判断出哪些是标题、哪些是关键字段、甚至哪些是空值。

Step 4：字段抽取与标签化（摘要员）

提取所有必要信息 —— 比如“客户名称”、“发票金额”，然后打上业务标签，以 JSON、XML、表格等方式结构化输出。

Step 5：写入系统 / 进一步调度

数据被整理好，就能推送进业务系统、业务流程管理、归档系统中，进入“用得上的”阶段。

文档解析这事儿，十年前就有人尝试了，但谁也没想到它会在 AI+企业服务真正成熟之后变成产业拐点。就像 RPA（机器人流程自动化）要了解人类流程一样，文档解析就是 AI 开始理解信息、让数据“跑”起来的第一步。伴随着多模态大模型、IDP 平台、RAG 框架一起发展，它很可能是接下来数字化自动化大战中的关键词之一。

II. 实测模型&工具基本信息

评测使用工具：302.AI 的 API 超市→在线调试功能

III. 测评案例

💡

Jina Reader 适用于网页内容爬取，不支持处理扫描件等类型，复杂排版内容提取效果有限，因此只参与案例4测评。
Markitdown 支持多种格式转md格式，但效果取决于文档质量和配置，只参与案例4测评。

案例 1：模糊合同信息

Mistral OCR：一处识别错误；排版格式清晰易读。

Dots.OCR：信息准确；任务信息部分的分行格式，标题部分黑体可进一步优化。

MinerU：页头信息未识别录入，以图片形式保留；其余部分信息准确。

Doc2X：多处单词识别错误；时间格式存在问题。

案例 2：复杂公式

Mistral OCR：内容识别准确，解题步骤对应的分数未录入体现。

Dots.OCR：信息齐全，正确，排版格式合理。

MinerU：内容识别准确，解题步骤对应分数未录入体现。

Doc2X：得分/评阅人位置不准确；解题步骤对应分数未录入体现。

案例 3：表格/图表

Mistral OCR：信息自动提炼排版，提高了阅读效率，但存在图表和部分信息遗漏。

Dots.OCR：文本，图表信息准确；布局排版合理。

MinerU：文本，图表信息准确；布局排版合理。

Doc2X：文本，图表信息准确；布局排版合理。

案例 4：图文阅读顺序+英语

Mistral OCR：只读取了部分信息，未能识别完整文档。

Dots.OCR：图片收录齐全；文章标题-内容-插图有不匹配问题；细节文本内容识别有出现错误；排版如文章标题有优化空间。

部分文字识别错误：

标题识别后仍以断句形式展示，并未整合成为一句完整标题：

MinerU：文字层级混乱，部分内容录入有缺漏或不符合阅读顺序。

标题与正文层级字号混乱：

Doc2X：主图未收录；文章与作者，插图出现对应错误；正文内容中有漏识别现象；插图对应的小字描述内容未进行识别。

《Sawing Down Borneo’s Rainforests to Build R.V.s for Americans》对应作者应为 SUI-LEE WEE：

Jina Reader：仅提取文字部分，文章录入顺序不符合正常阅读顺序，文本内容中出现乱码。

Markitdown：仅简单提取文字，未能区分板块导致不符合正常阅读顺序。

Ⅳ. 实测结论

1. 实测结果整理：

模型名称	模糊信息	复杂公式	表格/图表	阅读顺序/内容完整度
Mistral OCR	★★★★	★★★★	★★★	★
Dots.OCR	★★★★	★★★★★	★★★★★	★★★
MinerU	★★	★★★★	★★★★★	★★★
Doc2X	★	★★★	★★★★★	★★★
Jina Reader	N/A	N/A	N/A	★
Markitdown	N/A	N/A	N/A	★

2. 实测结论

根据六款模型/工具的性能侧重和案例表现，可对其功能特点和适用场景做出如下总结：

（点击大图查看模型/工具对应功能特点与适用场景汇总↓）

综合以上模型/工具在不同类型文档中的实测表现来看，当前 AI 文档解析工具的技术形态，已经从“有没有”进入“好不好”的阶段，呈现出明显的多元化与精细化分工的趋势。随着模型架构、理解机制以及后处理策略的不断优化，各家工具开始围绕不同任务场景各展所长，没有哪个能一把梭哈全场，也还没有各方面都达到完美的“全能王者”。换句话说：并不是工具不够强，而是复杂场景目前还没法靠“一招鲜走天下”。

造成这种差异的本质，一方面源于不同模型的设计逻辑和训练重点——有的更擅长结构文档的语义抽取，有的专攻表格识别或图文混排的还原能力；另一方面，也取决于用户对部署路径（如云端智能调用 vs. 本地私有化适配）和成本策略的取舍。

进一步看，目前各产品之间的分水岭多集中在三个关键维度：

对复杂元素的处理能力：特别是图表、跨页表格、公式、批注等非标准结构内容，能识别准确是基础，能还原得格式排版合理，易读是更高要求；

输出的结构化程度：是否支持按字段清洗、标签打点、支持 JSON/XML 等灵活嵌套输出，决定了解析结果能不能无缝衔接到下游流程；

精度的稳定性与泛化能力：用官方的 demo 能跑得飞起，但一换文档样式就抓瞎，那很可能暴露出训练数据量的不足。

此外，性价比与部署方式也是绕不过去的实际考量。有的模型按量计费，适合轻量化场景；有的支持私有部署，放在银行、律所、政务等高敏单位安全等级上显得更稳。

所以我们针对选型的建议是：别急着找“全能，最好”。在文档解析这条技术密集型赛道，目前最可操作的策略是明确刚需场景，通过测试反馈判断候选工具在关键指标上的表现，尤其是对结构复杂文档的解构还原能力、输出规整度与真实可用度。

V. 如何在 302.AI上使用

302.AI 提供按需付费无订阅的服务模式，用户可以根据自身业务需求灵活选择使用。