终极指南 - 2026年文档问答顶尖 LLM

伊丽莎白·C.

我们为您准备的 2026 年文档问答最佳大语言模型的权威指南。我们与行业专家合作，测试了文档理解基准测试的性能，并分析了架构，以发掘最出色的文档问答系统。从先进的推理模型到 Multimodal 文档处理器和 Vision-语言模型，这些 LLM 在理解复杂文档、提取精准信息和提供准确答案方面表现优异，助力企业和研究人员利用 SiliconFlow 等服务构建下一代智能文档分析系统。我们针对 2026 年的前三大推荐模型是 Qwen2.5-VL-72B-Instruct、GLM-4.5V 和 DeepSeek-R1——每款模型都因其卓越的文档理解能力、推理能力以及处理多种文档格式的能力而入选。

什么是用于文档问答的 LLMs？

用于文档问答的 LLMs 是专门设计用于理解、分析和回答有关文档问题的语言模型。这些模型将自然语言处理与文档理解能力相结合，使它们能够解析复杂的文档结构，提取相关信息，并对用户查询提供准确的回答。它们可以处理包括 PDF、Image、图表、表格和长文本在内的各种文档格式，使其成为需要高效处理和查询大量基于文档的信息的企业、研究人员和组织的重要工具。

Qwen2.5-VL-72B-Instruct

Qwen2.5-VL 是 Qwen2.5 系列中的一个 Vision-语言模型，它在多个方面显示出显着的增强：它具有强大的视觉理解能力，能够识别常见物体，同时分析 Image 中的文本、图表和布局；它作为一个视觉 Agent 运行，能够进行推理和动态指挥工具；它能够理解超过 1 小时的 Video 并捕捉关键事件；它通过生成边界框或点，精确地在 Image 中定位物体；并且它支持扫描数据（如发票和表格）的结构化 Output。

Qwen2.5-VL-72B-Instruct：首屈一指的文档分析强大模型

Qwen2.5-VL-72B-Instruct 是一款拥有 720 亿参数的先进 Vision-语言模型，专为全面的文档理解和分析而设计。该模型在分析 Image 中的文本、图表和布局方面表现出色，非常适合复杂的文档问答任务。凭借其 131K 的上下文长度，它可以在保持准确性的同时处理大量文档。该模型在包括 Image、Video 和 Agent 任务在内的各种基准测试中表现出卓越的性能，并支持发票和表格等扫描数据的结构化 Output。

优点

凭借 72B 参数，拥有卓越的文档和视觉理解能力。
131K 上下文长度，用于处理大量文档。
为发票和表格生成结构化 Output。

缺点

由于参数规模庞大，计算要求较高。
比更小的替代模型更昂贵。

为什么我们喜欢它

它将强大的 Vision-语言能力与针对特定文档的优化相结合，使其成为企业级文档问答应用的理想选择。

GLM-4.5V

GLM-4.5V 是智谱 AI 发布的最新一代 Vision-语言模型（VLM）。该模型基于旗舰文本模型 GLM-4.5-Air 构建，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。该模型能够处理 Image、Video 和长文档等多种视觉内容，在 41 个公开的多模态基准测试中，在其同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。

GLM-4.5V：高效的 Multimodal 文档处理器

GLM-4.5V 是一款前沿的 Vision-语言模型，拥有 106B 总参数和 12B 激活参数，采用混合专家架构以实现最佳效率。该模型引入了 3D 旋转位置编码（3D-RoPE）等创新技术，显著增强了其对文档分析的感知和推理能力。通过其“思考模式”开关，用户可以在快速响应和深度推理之间进行选择，使其适用于各种文档问答场景。该模型在 41 个多模态基准测试中实现了最先进的性能，同时保持了成本效益。

优点

MoE 架构以更低的成本提供卓越的性能。
灵活的“思考模式”，可在速度和准确性之间取得平衡。
在 41 个多模态基准测试中具有最先进的性能。

缺点

与某些替代模型相比，上下文窗口较小。
需要理解思考模式与非思考模式的区别。

为什么我们喜欢它

它在文档问答的性能和效率之间提供了完美的平衡，具有可适应不同使用场景的灵活推理模式等创新功能。

DeepSeek-R1

DeepSeek-R1-0528 是一款由强化学习（RL）驱动的推理模型，解决了重复性和可读性的问题。在强化学习之前，DeepSeek-R1 引入了冷启动数据，以进一步优化其推理性能。它在数学、代码和推理任务中实现了与 OpenAI-o1 相当的性能，并通过精心设计的训练方法，提升了整体有效性。

DeepSeek-R1：针对复杂文档的高级推理

DeepSeek-R1 是一款先进的推理模型，拥有 671B 参数，采用混合专家架构，专为复杂的推理任务而优化。凭借其 164K 的上下文长度，它可以在保持高准确性的同时处理广泛的文档分析。该模型由强化学习驱动，在推理任务中实现了与 OpenAI-o1 相当的性能。其先进的推理能力使其异常适合需要深入理解和逻辑推理的复杂文档问答场景。

优点

拥有先进推理能力的 671B 超大参数模型。
164K 上下文长度，可进行全面的文档分析。
在推理任务中具有与 OpenAI-o1 相当的性能。

缺点

高计算需求和高成本。
由于复杂的推理过程，推理时间较长。

为什么我们喜欢它

它为最复杂的文档分析任务提供了无与伦比的推理能力，使其成为需要深度文档理解的研究和企业应用的理想选择。

用于文档问答的 LLM 对比

在此表格中，我们对比了 2026 年领先的用于文档问答的 LLMs，每个模型都有其独特的优势。对于全面的视觉文档分析，Qwen2.5-VL-72B-Instruct 提供了卓越的能力。对于高效的多模态处理，GLM-4.5V 提供了最佳的性能价格比。对于复杂的推理任务，DeepSeek-R1 提供了无与伦比的分析深度。此对比可帮助您选择适合您特定文档问答要求的模型。