AI文档理解能力排行榜

文档理解 · document

本榜收录文档理解(document)维度在榜的 46 个模型,按 Elo 得分降序排列,当前榜首为 Claude Fable 5.1 (Max)(Anthropic),得分 1515.5。该维度考察模型处理长文档与结构化材料的能力——信息抽取、要点归纳、跨段落推理,适合合同审阅、报告摘要、知识库问答等场景参考。

数据同步时间: 每 4 小时同步一次 本榜 46 个模型 共 11 个能力维度 排序依据:Elo 得分 ↓
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文档理解 · 数据同步时间:2026-11-08 00:25 · 每 4 小时同步一次 · 46 个模型

文档理解 · 完整榜单(46 个模型)

按 Elo 得分降序
筛选排名 排名 模型 厂商 / 国家 Elo 得分 置信区间 投票数
1 AClaude Fable 5.1 (Max) 美国 Anthropic 1515.5 ±15.0 1,476
2 AClaude Opus 5 (High) 美国 Anthropic 1508.2 ±5.6 16,659
3 AClaude Opus 4.6 (High) 美国 Anthropic 1506.9 ±6.3 29,695
4 AClaude Opus 4.6 美国 Anthropic 1505.7 ±5.2 47,778
5 AClaude Fable 5 (High) 美国 Anthropic 1496.1 ±6.6 12,600
6 AClaude Opus 4.7 (High) 美国 Anthropic 1495.7 ±6.4 23,567
7 AClaude Opus 4.7 美国 Anthropic 1495.0 ±6.4 23,830
8 OGPT 5.5 (High) 美国 OpenAI 1484.8 ±5.3 27,774
9 AClaude Sonnet 4.6 美国 Anthropic 1481.6 ±5.8 61,511
10 OGPT 5.5 美国 OpenAI 1481.5 ±5.3 28,182
11 GGemini 3.8 Flash (High) 美国 Google 1481.3 ±7.9 7,085
12 OGPT 5.6 Sol (xHigh) 美国 OpenAI 1479.6 ±6.8 9,782
13 GGemini 3.7 Flash (High) 美国 Google 1476.2 ±7.6 7,830
14 AClaude Opus 4.8 (High) 美国 Anthropic 1474.6 ±6.8 12,180
15 OGPT 5.4 美国 OpenAI 1473.0 ±5.9 35,425
16 MMuse Spark 1.3 (Max) 美国 Meta 1473.0 ±7.7 7,332
17 OGPT 6 Astra (Max) 美国 OpenAI 1470.4 ±8.5 5,842
18 OGPT-5.6 Terra (xHigh) 美国 OpenAI 1467.6 ±6.4 11,769
19 AClaude Opus 4.5 (20251101) 美国 Anthropic 1465.8 ±10.2 8,364
20 AClaude Opus 4.8 美国 Anthropic 1464.7 ±6.3 14,938
21 MMuse Spark 1.1 美国 Meta 1463.3 ±7.0 9,166
22 GGemini 3.5 Flash (High) 美国 Google 1461.2 ±9.1 4,292
23 GGemini 3.5 Flash (Medium) 美国 Google 1460.3 ±7.7 6,908
24 AClaude Sonnet 5 (High) 美国 Anthropic 1460.0 ±6.5 11,270
25 GGemini 3.6 Flash (High) 美国 Google 1455.4 ±10.6 3,075
26 OGPT-5.6 Luna (xHigh) 美国 OpenAI 1453.5 ±7.0 9,023
27 SGrok 4.5 美国 SpaceXAI 1451.6 ±7.5 7,589
28 MKimi K2.6 中国 Moonshot 1450.6 ±7.5 11,909
29 AClaude Sonnet 4.5 (20250929) 美国 Anthropic 1449.5 ±6.1 33,166
30 MMuse Spark 美国 Meta 1443.4 ±17.9 1,130
31 GGemini 3.1 Pro Preview 美国 Google 1443.4 ±5.2 52,634
32 SGrok 4.6 (High) 美国 SpaceXAI 1440.7 ±7.7 7,793
33 MMiniMax M3 中国 MiniMax 1437.4 ±8.1 6,669
34 AQwen3.7 Plus 中国 Alibaba 1436.9 ±7.4 7,511
35 GGemini 3 Pro 美国 Google 1433.9 ±8.7 11,416
36 GGemma 4 31B 美国 Google 1433.6 ±6.7 15,568
37 MKimi K2.5 (Thinking) 中国 Moonshot 1430.3 ±6.7 22,770
38 GGemini 2.5 Pro 美国 Google 1422.2 ±6.1 26,818
39 AClaude Haiku 4.5 (20251001) 美国 Anthropic 1420.4 ±5.3 39,771
40 ZGLM-5v Turbo 中国 Z.ai 1420.0 ±7.4 9,263
41 SGrok 4.20 Beta (Reasoning, 0309) 美国 SpaceXAI 1416.9 ±6.9 22,111
42 GGemini 3 Flash 美国 Google 1413.9 ±9.3 7,593
43 OGPT-5.2 (High) 美国 OpenAI 1403.6 ±9.2 7,584
44 OGPT 5.1 美国 OpenAI 1402.9 ±9.1 8,773
45 OGPT-5.5 Instant 美国 OpenAI 1402.9 ±7.8 8,884
46 OGPT 5.2 美国 OpenAI 1402.1 ±5.8 29,918
置信区间图例:绿色 ±5 以内(样本充足,排名稳定)· 灰色 ±6~10(一般)· 橙色 ±11 以上(样本偏少,排名可能变动)。 厂商 logo 与国旗依据数据源给出的厂商标识匹配,未收录 logo 的厂商显示首字母占位。

11 个能力维度速览

每个维度独立成榜、独立收录,下为该维度当前榜首与在榜模型数,点击可直达。

本榜国家与厂商分布

文档理解维度:46 个模型,来自 9 家厂商(按数量列前 8 家)

本维度在榜 46 个模型,来自 9 家厂商,厂商分布较分散,数量最多的 Anthropic 也只占 30%。国家分布上,中国厂商 5 席、美国厂商 41 席;中国厂商占本维度 11%,低于全部 11 个维度的整体水平(32%)。榜首 Claude Fable 5.1 (Max)(Anthropic)得分 1515.5,领先第 2 名 7 分;其中 4 个模型置信区间在 ±11 以上(对战样本偏少),名次仍有变动空间。

美国美国
41 席筛选 ›
中国中国
5 席筛选 ›
A Anthropic
14 个模型筛选 ›
O OpenAI
11 个模型筛选 ›
G Google
10 个模型筛选 ›
M Meta
3 个模型筛选 ›
S SpaceXAI
3 个模型筛选 ›
M Moonshot
2 个模型筛选 ›
M MiniMax
1 个模型筛选 ›
A Alibaba
1 个模型筛选 ›

榜单说明

排序依据:按 Elo 得分降序。得分由真实用户在不知模型身份的前提下对两组回答二选一(盲评对战),经 Elo 算法累积计算, 代表相对胜率而非绝对能力值。置信区间越小表示对战样本越充足;投票数为该模型的累计有效对战场次。 不同维度之间的分数不可横向比较(例如编程维度榜首约 1800 分、文本对话维度榜首约 1506 分,并不代表编程模型更强)。 国家标识依据模型归属厂商判定,同一厂商的多个版本归为同一国家。 数据来源:arena-ai-leaderboards 公开接口,最近抓取时间 2026-11-08 00:25:13,本站每日抓取快照并留存历史。 榜单仅反映真实用户偏好,不构成技术评测结论。 相关榜单:社区榜单(工具热度榜与开源模型下载榜)、 模型库(按厂商 / 参数 / 下载量筛选)。

常见问题

做企业知识库问答该看这个榜吗?
可作为模型侧的参考,但要注意:知识库问答的效果主要由检索(RAG)环节决定——文档切分方式、召回质量往往比模型本身影响更大。建议先优化检索,再用本榜挑选回答模型。
长文档场景最该关注什么?
上下文长度与信息保持能力。测试时给模型一份 50 页以上的真实文档,检查要点归纳是否遗漏关键条款、跨章节引用是否准确,这比短文档问答更能暴露差异。
为什么文档维度的在榜模型比文本对话多?
文档处理已成为各家模型的标配能力,参与该维度对战的模型数量本身更多,因此在榜条目也更多。