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。
DocVQA是一个针对文档图像的视觉问答基准数据集。
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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
| 排名 | 模型 | 开源情况 | |||
|---|---|---|---|---|---|
96.40 | 2025-01-28 | 720亿 | 免费商用 | ||
96.10 | 2025-10-15 | 88亿 | 免费商用 | ||
95.30 | 2025-10-15 | 40亿 | 免费商用 | ||
4 | 92.00 | 2025-09-25 | 未知 | 闭源 | |
5 | ![]() GPT-5-Nano 常规模式 | 78.30 | 2025-08-07 | 未知 | 闭源 |