Benchmarks · ParseBench by LlamaIndex

Xếp hạng #1 trong số 33 mô hình phân tích tài liệu.

Đây là bộ đánh giá chuẩn công khai, kiểm tra toàn diện bảng, biểu đồ, độ trung thực nội dung, định dạng và bố cục trên 1.211 tài liệu doanh nghiệp (khoảng 2.000 trang) thuộc lĩnh vực bảo hiểm, tài chính và khu vực công. Parser 1.2B của KDL lần đầu đạt điểm trung bình cao nhất vào tháng 6 năm 2026, và tính đến ngày 13/10 vẫn đứng thứ nhất.

76.36

Trung bình 5 chiều · bảng xếp hạng Hugging Face

Giữ vị trí #1 · 13/10/2026 · lần đầu đứng #1 vào tháng 6/2026

#1Điểm trung bình trong 33 mô hình trên bảng xếp hạng Hugging Face
Top 5Đồng thời trong bảng, bố cục, định dạng và biểu đồ. Không mô hình nào khác làm được điều này.
1.2BSố tham số. Nhỏ hơn 23 lần mô hình tổng quát 27B mà nó vượt qua.
0Lỗi trong 2,553 trường hợp kiểm thử chạy một lượt

Bảng xếp hạng · điểm trung bình

Vượt các mô hình của những phòng thí nghiệm lớn nhất.

Vượt các mô hình của Alibaba, Tencent, DeepSeek và NVIDIA, parser 1.2B của KDL đạt điểm trung bình cao nhất.

Điểm so với kích thước

Đủ nhỏ để chạy
trên một máy chủ trong mạng kín.

So với các mô hình khổng lồ hàng trăm tỷ tham số, mô hình nhỏ 1.2B của chúng tôi đạt điểm phân tích cao hơn. Mô hình có thể chạy ngay trên một máy chủ đơn trong mạng kín của tổ chức tài chính và khu vực công.

204060801B10B100B1TTham số (thang log)Trung bình ParseBenchKDL 76.36LightOnOCR-3-4B · LightOn · 4.5B · 75.10LightOnOCR-3-0.8B · LightOn · 0.9B · 74.60Infinity-Parser2-Pro · INF · 35.1B · 74.30Infinity-Parser2-Flash · INF · 2.2B · 73.25MinerU2.5-Pro-2605-1.2B · OpenDataLab · 1.2B · 72.78LightOnOCR-3-1B · LightOn · 1.0B · 71.40Qwen3.8-27B · 27.8B · 70.79GLM-5.3-Flash · Zhipu · 321B · 70.75chandra-ocr-2 · Datalab · 5.3B · 70.10PaddleOCR-VL-1.6 · PaddlePaddle · 1.0B · 67.43PaddleOCR-VL-1.5 · PaddlePaddle · 1.0B · 65.95surya-ocr-2 · Datalab · 0.7B · 64.83HunyuanOCR · 1.1B · 63.86TeleOCR · XingChen · 1.4B · 58.67DeepSeek-V4.1-Flash · 763B · 56.57dots.mocr · dots · 3.0B · 55.80Falcon-OCR · TII · 0.3B · 53.08Nemotron-3-Nano-Omni-30B · 33.0B · 48.51LightOnOCR-2-1B · LightOn · 1.0B · 48.00Qwen3-VL-8B-Instruct · Qwen · 8.8B · 46.80Qianfan-OCR · Baidu · 4.7B · 46.20Unlimited-OCR · Baidu · 3.3B · 46.17jina-ocr-v1 · Jina · 3.4B · 45.93MinerU2.5-2509-1.2B · OpenDataLab · 1.2B · 45.90Qwen3.6-35B-A3B · Qwen · 36.0B · 44.10MinerU-Diffusion-2.5B · OpenDataLab · 2.7B · 42.63DeepSeek-OCR-2 · DeepSeek · 3.4B · 41.20granite-vision-4.1-4b · IBM · 4.0B · 39.45WeVisDoc-2B · Tencent · 2.4B · 38.93WeVisDoc-4B · Tencent · 4.4B · 36.15GLM-OCR · Zhipu · 1.3B · 29.601.2B · 76.36KDL-Frontier-Parser-nano

Theo từng chiều

Không có mẹo đơn lẻ nào.
Mạnh trên toàn bộ trang.

Các mô hình chỉ tối ưu cho một yếu tố sẽ giảm độ chính xác mạnh khi xử lý tài liệu hỗn hợp thực tế. Mô hình của KDL nằm trong top 5 ở cả bốn lĩnh vực: bảng, biểu đồ, định dạng và bố cục.

Bảng#4
1. chandra-ocr-289.20
2. GLM-5.3-Flash89.18
3. Infinity-Parser2-Pro86.40
4. KDL-Frontier-Parser-nano85.56
5. dots.mocr85.20
Bố cục · định vị thị giác#4
1. Infinity-Parser2-Flash80.61
2. TeleOCR80.14
3. MinerU2.5-Pro-2605-1.2B79.30
4. KDL-Frontier-Parser-nano78.84
5. PaddleOCR-VL-1.677.80
Định dạng ngữ nghĩa#3
1. GLM-5.3-Flash79.49
2. LightOnOCR-3-4B67.60
3. KDL-Frontier-Parser-nano66.81
4. Qwen3-VL-8B-Instruct66.80
5. LightOnOCR-3-0.8B66.70
Biểu đồ#5
1. Qwen3.8-27B69.17
2. LightOnOCR-3-4B66.10
3. chandra-ocr-265.10
4. LightOnOCR-3-0.8B64.70
5. KDL-Frontier-Parser-nano63.41
DEEP Parser

Đằng sau mô hình

Cách chúng tôi xây dựng
parser số 1 với 1.2B.

Trong buổi phỏng vấn này, nhóm nghiên cứu của KDL trực tiếp kể về cách họ thiết kế và tinh chỉnh mô hình 1.2B để đạt vị trí số 1.

Mô hình 1.2B siêu nhẹ vượt Google và OpenAI về phân tích tài liệu: Korea Deep Learning đã xây dựng ra sao

Đọc bài phỏng vấn

Phương pháp

Cách đo điểm

Bộ đánh giáĐo bằng hệ thống đánh giá ParseBench của LlamaIndex trên 1.211 tài liệu doanh nghiệp, khoảng 2.000 trang, với 169,011 quy tắc do chuyên gia kiểm duyệt.

Năm chiềuChấm điểm tổng hợp về tính đúng cấu trúc của bảng, giá trị dữ liệu của biểu đồ, văn bản bị thiếu hoặc bị méo, định dạng đậm và chỉ số trên, cùng tọa độ vị trí trên trang.

Một lượtDùng công cụ đánh giá chính thức, chạy 2,553 bài kiểm tra theo lô với một mô hình parser duy nhất; không có lỗi suy luận nào.

Đo lạiĐiểm bố cục do nhóm vận hành ParseBench đo lại theo chỉ số đánh giá chính thức.

Trọng số mởTrọng số của mô hình nano mặc định được công khai trên Hugging Face để có thể tự kiểm chứng kết quả. Mô hình ultra hiệu năng cao được cung cấp qua nền tảng KDL.

NguồnParseBench leaderboard · KDL-Frontier-Parser-nano · Tính đến ngày 13 tháng 10 năm 2026

Đánh giá chuẩn chỉ là khởi đầu.
Hãy thử trên tài liệu của bạn.

Bạn có thể tự kiểm tra hiệu năng phân tích bằng các mẫu tài liệu khó mà bạn đang dùng thực tế. Kỹ sư phụ trách sẽ cùng bạn xem xét kết quả.