DocVQA
DocVQA是一个针对文档图像的视觉问答基准数据集。该数据集包含50,000个问题,这些问题基于12,767张文档图像构建而成。数据集旨在评估模型在提取和理解文档内容方面的能力,特别是当问题涉及布局、表格和文本时。基准通过提供标注的问答对,支持模型在真实文档场景下的测试。
更新于 2025-10-19
1,043 次浏览
问题数量
50000
发布机构
个人
评测类别
多模态理解
评测指标
Accuracy
支持语言
英文
难度等级
中等难度
简介
DocVQA是一个针对文档图像的视觉问答基准数据集。
相关资源
DocVQA 大模型得分排行榜
数据来源:DataLearnerAI
数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法
模式说明:
normal
thinking
low
medium
high
deeper thinking
parallel_thinking
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DocVQA评测最新大模型排名与完整榜单数据
查看 DocVQA 的最新得分、模型模式、发布时间与参数规模,快速了解当前完整榜单表现。
模型发布时间截止:
DocVQA详细排名数据表格
| 排名 | 模型 | |||
|---|---|---|---|---|
| 1 | 96.40 | 2025-01-28 | 720 | |
| 2 | 96.10 | 2025-10-15 | 88 | |
| 3 | 95.30 | 2025-10-15 | 40 | |
| 4 | 92.00 | 2025-09-25 | 未知 | |
| 5 | GPT-5-Nano 常规模式 | 78.30 | 2025-08-07 | 未知 |