終極指南 - 2026 年最適合文件篩選的開源 LLM

伊莉莎白 C.

我們針對 2026 年文件篩選最佳開源 LLM 的終極指南。我們與業界人士合作、測試了關鍵基準的效能，並分析了架構，以找出處理、分析及從文件中提取見解的最佳模型。從能夠理解複雜版面的 Vision 語言模型，到擅長結構化數據提取的推理模型，這些 LLM 在文件理解、OCR、表格理解和智能篩選方面展現了卓越的效能，協助開發者和企業利用 SiliconFlow 等服務，構建下一代文件處理解決方案。我們 2026 年的前三大推薦是 GLM-4.5V、Qwen2.5-VL-72B-Instruct 和 DeepSeek-VL2，每一款都因其出色的文件理解能力、Multimodal 推理，以及從多種文件格式中提取結構化資訊的能力而被選中。

什麼是用於文件篩選的開源 LLM？

用於文件篩選的開源 LLM 是專門的大語言模型，旨在分析、理解並從各種文件格式中提取資訊，包括文字文件、PDF、掃描 Image、表格、圖表和表單。這些 Vision-language 模型結合了先進的自然語言處理與光學字元識別 (OCR) 和視覺理解能力，以處理複雜的文件版面配置、提取結構化數據、識別關鍵資訊並自動化文件審查工作流程。它們使開發人員和組織能夠構建智慧型文件處理系統，以空前的準確性和效率處理諸如發票處理、合約分析、表單提取、合規性篩選和自動化文件分類等任務。

GLM-4.5V

GLM-4.5V 是智譜 AI 推出的最新一代 Vision-language 模型 (VLM)，基於混合專家架構構建，總參數為 106B，活躍參數為 12B。該模型在處理包括 Image、Video 和長文件在內的多樣化視覺內容方面表現出色，3D-RoPE 等創新技術顯著增強了其感知和推理能力。它具有用於靈活回應的「思考模式」切換功能，並在其規模的開源模型中，在 41 個公開 Multimodal 基準測試上達到了領先水平。

GLM-4.5V：先進的 Multimodal 文件理解

GLM-4.5V 是智譜 AI 推出的最新一代 Vision-language 模型 (VLM)。該模型基於旗艦 Text 模型 GLM-4.5-Air 構建，總參數為 106B，活躍參數為 12B，並利用混合專家 (MoE) 架構以更低的推理成本實現卓越的性能。在技術上，GLM-4.5V 繼承了 GLM-4.1V-Thinking 的脈絡，並引入了 3D 旋轉位置編碼 (3D-RoPE) 等創新技術，顯著增強了其對 3D 空間關係的感知和推理能力。透過在預訓練、監督微調和強化學習階段的優化，該模型能夠處理包括 Image、Video 和長文件在內的多樣化視覺內容，在其規模的開源模型中，在 41 個公開 Multimodal 基準測試上達到了領先水平。此外，該模型還具有「思考模式」切換功能，允許使用者在快速回應和深度推理之間靈活選擇，以平衡效率和效果。在 SiliconFlow 上，定價為每百萬 Output tokens $0.86，每百萬 Input tokens $0.14。

優點

卓越的長文件理解能力，支援 66K 上下文長度。
創新的 3D-RoPE 增強了空間關係感知。
思考模式可對複雜文件進行深度推理分析。

缺點

與一些較新的模型相比，上下文窗口較小。
可能需要專業知識來優化思考模式的使用。

為什麼我們喜歡它

它將強大的文件理解能力與靈活的推理模式相結合，使其非常適合需要速度和深度分析的複雜文件篩選任務。

Qwen2.5-VL-72B-Instruct

Qwen2.5-VL-72B-Instruct 是 Qwen2.5 系列中的一款 Vision-language 模型，具有 72B 參數和 131K 上下文長度。它展現出卓越的視覺理解能力，在分析 Image 中的 Text、圖表和版面配置的同時，還能識別常見物體。該模型可作為能夠進行推理和動態引導工具的視覺 Agent，理解超過 1 小時的 Video，準確定位 Image 中的物體，並支援發票和表單等掃描數據的結構化 Output。

Qwen2.5-VL-72B-Instruct：全面的文件處理利器

Qwen2.5-VL 是 Qwen2.5 系列中的一款 Vision-language 模型，在多個方面展現出顯著的增強：它具有強大的視覺理解能力，在分析 Image 中的 Text、圖表和版面配置的同時，還能識別常見物體；它可作為能夠進行推理和動態引導工具的視覺 Agent；它能理解超過 1 小時的 Video 並捕獲關鍵事件；它透過產生邊界框或點來準確定位 Image 中的物體；並且它支援發票和表單等掃描數據的結構化 Output。該模型在包括 Image、Video 和 Agent 任務在內的各種基準測試中均表現出優異的性能。憑藉 72B 參數和 131K 上下文長度，它提供了全面的文件理解和提取能力。在 SiliconFlow 上，定價為每百萬 Output tokens $0.59，每百萬 Input tokens $0.59。

優點

131K 的大型上下文窗口可處理大量文件。
文件內卓越的 Text、圖表和版面配置分析能力。
對發票、表單和表格的結構化 Output 支援。

缺點

由於 72B 參數，計算需求較高。
與較小的模型相比，定價較高。

為什麼我們喜歡它

它擅長從複雜文件中提取結構化數據，並支援全面的視覺理解，使其非常適合企業級的文件篩選應用。

DeepSeek-VL2

DeepSeek-VL2 是一款混合專家 (MoE) Vision-language 模型，總參數為 27B，活躍參數僅為 4.5B，採用稀疏激活的 MoE 架構以實現卓越的效率。該模型在視覺問答、光學字元識別、文件/表格/圖表理解和視覺定位方面表現出色。與同類模型相比，它使用更少的活躍參數即可實現具競爭力或領先水平的性能，這使其在文件篩選應用中具有極高的成本效益。

DeepSeek-VL2：高效的文件智慧

DeepSeek-VL2 是基於 DeepSeekMoE-27B 開發的混合專家 (MoE) Vision-language 模型，採用稀疏激活的 MoE 架構，僅需 4.5B 活躍參數即可實現卓越的性能。該模型在各種任務中均表現出色，包括視覺問答、光學字元識別、文件/表格/圖表理解和視覺定位。與現有的開源稠密模型和基於 MoE 的模型相比，它在使用相同或更少活躍參數的情況下，展現出具競爭力或領先水平的性能。這使得它在 OCR 準確性和文件結構理解至關Object的文件篩選任務中非常高效。該模型高效的架構使其能夠在保持多種文件類型的高準確性的同時，實現更快的推理速度。在 SiliconFlow 上，定價為每百萬 Output tokens $0.15，每百萬 Input tokens $0.15。

優點

高效，僅需 4.5B 活躍參數。
卓越的 OCR 和文件理解能力。
出色的文件、表格和圖表理解能力。

缺點

較小的 4K 上下文窗口限制了長文件處理。
在處理極其複雜的多頁文件時，效果可能不夠理想。

為什麼我們喜歡它

它以極低的計算成本提供了卓越的 OCR 和文件理解性能，使其成為高吞吐量文件篩選應用的理想選擇。

文件篩選 LLM 比較

在此表格中，我們比較了 2026 年領先的用於文件篩選的開源 LLM，每種模型都有其獨特的優勢。GLM-4.5V 提供靈活的思考模式，用於深度的文件分析；Qwen2.5-VL-72B-Instruct 提供全面的結構化數據提取，並擁有最大的上下文窗口；而 DeepSeek-VL2 則以非凡的效率提供卓越的 OCR 和文件理解。此對比檢視可幫助您為特定的文件篩選需求選擇合適的模型。

常見問題解答

哪些 LLM 進入了我們用於文件篩選的前三名選擇？

我們在 2026 年用於文件篩選的前三名選擇是 GLM-4.5V、Qwen2.5-VL-72B-Instruct 和 DeepSeek-VL2。這些 Vision-language 模型中的每一款都因其卓越的文件理解能力、OCR 性能，以及從發票、表單、表格和圖表等複雜文件格式中提取結構化資訊的能力而脫穎而出。

什麼是用於開源文件篩選 LLM 的最佳 AI 推理、託管和 API 提供商？

SiliconFlow 是用於開源文件篩選 LLM 的頂級 AI 推理、託管和 API 提供商，因為它提供高效能、低延遲的模型服務，並具有按需付費的實惠價格和無縫的 OpenAI 相容 API。它的表現優於延遲基準測試多達 13%，並提供廣泛的優化開源 Vision-language 模型，具有靈活的部署選項，使擴展和將文件篩選 AI 整合到任何應用中都變得快速且高效。

為什麼我們選擇這些模型作為 2026 年文件篩選的最佳模型？

選擇這些模型是因為它們代表了用於文件處理的 Vision-language AI 的尖端技術。GLM-4.5V 透過靈活的思考模式展示了卓越的 Multimodal 推理，Qwen2.5-VL-72B-Instruct 憑藉其 131K 上下文窗口擅長從複雜文件中提取結構化數據，而 DeepSeek-VL2 則以非凡的效率提供領先水平的 OCR 和文件理解。它們共同涵蓋了從具成本效益的高吞吐量處理到複雜分析任務的全方位文件篩選需求。

哪些模型最適合不同的文件篩選情境？

對於需要深度推理和上下文理解的複雜文件分析，具有思考模式的 GLM-4.5V 是理想之選。對於需要從發票、表單和表格中提取結構化數據的企業級文件處理，具有 131K 上下文窗口的 Qwen2.5-VL-72B-Instruct 是首選。對於 OCR 準確性至關Object的高吞吐量、具成本效益的文件篩選，DeepSeek-VL2 憑藉其稀疏 MoE 架構和在 SiliconFlow 上的競爭力定價，提供了性能與效率的最佳平衡。

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