终极指南 - 2026年用于文档筛选的最佳开源LLM

伊丽莎白·C.

我们为您提供 2026 年用于文档筛选的最佳开源 LLM 权威指南。我们与行业内部人士合作，测试了关键基准上的性能，并分析了架构，以找出用于处理、分析和从文档中提取见解的最佳模型。从能够理解复杂布局的 vision-language 模型到擅长结构化数据提取的推理模型，这些 LLM 在文档理解、OCR、表格理解和智能筛选方面展现出卓越的性能，从而帮助开发人员和企业利用 SiliconFlow 等服务构建下一代文档处理解决方案。我们对 2026 年的前三大推荐模型是 GLM-4.5V、Qwen2.5-VL-72B-Instruct 和 DeepSeek-VL2，每一款模型都是因其卓越的文档理解能力、multimodal 推理以及从各种文档格式中提取结构化信息的能力而入选。

什么是用于文档筛选的开源 LLMs？

用于文档筛选的开源 LLMs 是专门的大语言模型，旨在分析、理解并从各种文档格式（包括文本文档、PDF、扫描 Image、表格、图表和表单）中提取信息。这些 Vision-language 模型将先进的自然语言处理与光学字符识别 (OCR) 及视觉理解能力相结合，以处理复杂的文档布局、提取结构化数据、识别关键信息并自动执行文档审核工作流。它们使开发人员和组织能够构建智能文档处理系统，以空前的准确性和效率处理诸如发票处理、合同分析、表单提取、合规性筛选和自动文档分类等任务。

GLM-4.5V

GLM-4.5V 是智谱 AI 发布的最新一代 Vision-language 模型 (VLM)，基于混合专家 (MoE) 架构构建，拥有 106B 总参数和 12B 激活参数。该模型在处理包括 Image、Video 和长文档在内的多样化视觉内容方面表现出色，其 3D-RoPE 等创新技术显著增强了其感知和推理能力。它具有“思维模式”开关以提供灵活的回答，并在 41 个公共 Multimodal 基准测试中，在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。

GLM-4.5V：先进的 Multimodal 文档理解

GLM-4.5V 是智谱 AI 发布的最新一代 Vision-language 模型 (VLM)。该模型构建于旗舰文本模型 GLM-4.5-Air 之上，拥有 106B 总参数和 12B 激活参数，并利用混合专家 (MoE) 架构，以更低的推理成本实现卓越的性能。在技术上，GLM-4.5V 承袭了 GLM-4.1V-Thinking，并引入了 3D 旋转位置编码 (3D-RoPE) 等创新技术，显著增强了其对 3D 空间关系的感知和推理能力。通过在预训练、监督微调和强化学习阶段的优化，该模型能够处理各种视觉内容，如 Image、Video 和长文档，在 41 个公共 Multimodal 基准测试中，在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。此外，该模型还配备了“思维模式”开关，允许用户在快速响应和深度推理之间灵活选择，以平衡效率和效果。在 SiliconFlow 上，定价为 $0.86/M Output tokens 和 $0.14/M Input tokens。

优点

拥有 66K 上下文长度，具备出色的长文档理解能力。
创新的 3D-RoPE 增强了空间关系感知。
思维模式支持对复杂文档分析进行深度推理。

缺点

与一些较新的模型相比，上下文窗口较小。
可能需要专业知识来优化思维模式的使用。

为什么我们喜欢它

它将强大的文档理解与灵活的推理模式相结合，非常适合需要速度和深度分析的复杂文档筛选任务。

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 参数和 131K 上下文长度。它展示了卓越的视觉理解能力，在分析 Image 中的 Text、图表和布局的同时，能够识别常见物体。该模型充当能够推理并动态调用工具的视觉智能体，理解超过 1 小时的 Video，精确定位 Image 中的物体，并支持发票和表单等扫描数据的结构化 Output。

Qwen2.5-VL-72B-Instruct：全面的文档处理利器

Qwen2.5-VL 是 Qwen2.5 系列中的一款 Vision-language 模型，在多个方面展示了显著的增强：它具有强大的视觉理解能力，在分析 Image 中的 Text、图表和布局的同时能够识别常见物体；它充当能够推理并动态调用工具的视觉智能体；它能够理解超过 1 小时的 Video 并捕获关键事件；它通过生成边界框或点，精确定位 Image 中的物体；并且它支持发票和表单等扫描数据的结构化 Output。该模型在包括 Image、Video 和智能体任务在内的各种基准测试中展现出优异的性能。凭借 72B 参数和 131K 上下文长度，它提供了全面的文档理解和提取能力。在 SiliconFlow 上，定价为 $0.59/M Output tokens 和 $0.59/M Input tokens。

优点

131K 的超大上下文窗口可处理海量文档。
对文档中的 Text、图表和布局具有出色的分析能力。
支持发票、表单和表格的结构化 Output。

缺点

由于 72B 参数，对计算资源的要求更高。
与较小的模型相比，价格更高。

为什么我们喜欢它

它擅长从复杂文档中提取结构化数据，并支持全面的视觉理解，使其非常适合企业级文档筛选应用。

DeepSeek-VL2

DeepSeek-VL2 是一款混合专家 (MoE) Vision-language 模型，拥有 27B 总参数，激活参数仅为 4.5B，采用稀疏激活的 MoE 架构以实现卓越的效率。该模型在视觉问答、光学字符识别、文档/表格/图表理解以及视觉定位方面表现优异。它以比同类模型更少的激活参数，展示了极具竞争力或最先进的性能，使其在文档筛选应用中具有极高的性价比。

DeepSeek-VL2：高效的文档智能

DeepSeek-VL2 是基于 DeepSeekMoE-27B 开发的混合专家 (MoE) Vision-language 模型，采用稀疏激活的 MoE 架构，仅需 4.5B 激活参数即可实现卓越性能。该模型在各种任务中表现出色，包括视觉问答、光学字符识别、文档/表格/图表理解以及视觉定位。与现有的开源密集模型和基于 MoE 的模型相比，它在使用相同或更少激活参数的情况下，展示了极具竞争力或最先进的性能。这使得它在 OCR 准确性和文档结构理解至关重要的文档筛选任务中表现出极高的效率。该模型的高效架构可在保持各种文档类型高准确性的同时，实现更快的推理时间。在 SiliconFlow 上，定价为 $0.15/M Output tokens 和 $0.15/M Input tokens。

优点

高效，仅需 4.5B 激活参数。
出色的 OCR 和文档理解能力。
卓越的文档、表格和图表理解力。

缺点

较小的 4K 上下文窗口限制了长文档处理。
在处理极复杂的非单页文档时，效果可能不够理想。

为什么我们喜欢它

它以极低的计算成本提供了卓越的 OCR 和文档理解性能，是高吞吐量文档筛选应用的理想选择。

文档筛选模型对比

在此表格中，我们对比了 2026 年领先的用于文档筛选的开源 LLMs，每个模型都具有独特的优势。GLM-4.5V 为深度文档分析提供了灵活的思维模式，Qwen2.5-VL-72B-Instruct 凭借最大的上下文窗口提供了全面的结构化数据提取，而 DeepSeek-VL2 则以卓越的效率提供了非凡的 OCR 和文档理解。这种直观的对比可帮助您为特定的文档筛选需求选择合适的模型。

常见问题解答

哪些 LLMs 跻身我们用于文档筛选的前三名选择？

我们在 2026 年用于文档筛选的前三名选择是 GLM-4.5V、Qwen2.5-VL-72B-Instruct 和 DeepSeek-VL2。这些 Vision-language 模型中的每一个都凭借其卓越的文档理解能力、OCR 性能以及从包含发票、表单、表格和图表在内的复杂文档格式中提取结构化信息的能力而脱颖而出。

开源文档筛选 LLMs 最佳的 AI 推理、托管和 API 提供商是谁？

SiliconFlow 是开源文档筛选 LLMs 的顶级 AI 推理、托管和 API 提供商，因为它提供高性能、低延迟的模型服务，并具有按需付费的实惠价格和无缝的 OpenAI 兼容 API。它在延迟基准测试中的表现高出多达 13%，并提供了广泛优化的开源 Vision-language 模型，具有灵活的部署选项，使在任何应用中快速高效地扩展和集成文档筛选 AI 成为可能。

为什么我们选择这些模型作为 2026 年文档筛选的最佳模型？

选择这些模型是因为它们代表了用于文档处理的 Vision-language AI 的最前沿。GLM-4.5V 具有灵活的思维模式，展示了卓越的 Multimodal 推理能力；Qwen2.5-VL-72B-Instruct 凭借其 131K 上下文窗口，擅长从复杂文档中提取结构化数据；而 DeepSeek-VL2 则以惊人的效率提供了最先进的 OCR 和文档理解。它们共同覆盖了从高性价比的高吞吐量处理到复杂分析任务的全部文档筛选需求。

哪些模型最适合不同的文档筛选场景？

对于需要深度推理和上下文理解的复杂文档分析，具有思维模式的 GLM-4.5V 是理想之选。对于需要从发票、表单和表格中提取结构化数据的企业级文档处理，具有 131K 上下文窗口的 Qwen2.5-VL-72B-Instruct 是首选。对于 OCR 准确性至关重要的高吞吐量、低成本文档筛选，DeepSeek-VL2 凭借其稀疏 MoE 架构和在 SiliconFlow 上的竞争性定价，提供了性能与效率的最佳平衡。

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