1
A
claude-opus-4-6
claude-opus-4-6Anthropic
100.0
32.1K
1M
¥36 / ¥180输入/输出
对话 · 文档理解 · 文档理解总榜
基于公开偏好评测数据展示 文档理解 / 文档理解总榜 榜单，每个榜单独立排序。
文档理解总榜模型怎么选？
文档理解总榜排行榜用于回答“文档理解总榜哪个 AI 模型更强”这类选型问题。页面基于公开偏好评测数据展示模型排名，每个榜单独立排序，不把不同任务的原始分数直接混合。当前榜首是 claude-opus-4-6，厂商为 anthropic，百分制分数 100.0，样本量 32.1K。 数据来源保留 Arena 原始榜单和 LMArena leaderboard dataset，更新时间以榜单发布时间 2026-06-10 为准。
claude-opus-4-6claude-opus-4-6-thinkingclaude-opus-4-7-thinkingclaude-opus-4-7claude-fable-5
2
Aclaude-opus-4-6-thinking
claude-opus-4-6-thinkingAnthropic
96.4
20.2K
1M
¥36 / ¥180输入/输出
3
Aclaude-opus-4-7-thinking
claude-opus-4-7-thinkingAnthropic
92.9
13.9K
1M
¥36 / ¥180输入/输出
4
Aclaude-opus-4-7
claude-opus-4-7Anthropic
89.3
14.1K
1M
¥36 / ¥180输入/输出
5
Aclaude-fable-5
claude-fable-5Anthropic
85.7
1.5K
1M
¥72 / ¥360输入/输出
6
Aclaude-sonnet-4-6
claude-sonnet-4-6Anthropic
82.1
49.4K
1M
¥21.6 / ¥108输入/输出
7
O
gpt-5.5-high
gpt-5.5-highOpenai
78.6
11.8K
1.05M
¥36 / ¥216输入/输出
8
Ogpt-5.5
gpt-5.5Openai
75.0
12.1K
1.05M
¥36 / ¥216输入/输出
9
Ogpt-5.4
gpt-5.4Openai
71.4
24.4K
1.05M
¥18 / ¥108输入/输出
10
Aclaude-opus-4-8-thinking
claude-opus-4-8-thinkingAnthropic
67.9
3.4K
200K
¥108 / ¥540输入/输出
11
Aclaude-opus-4-8
claude-opus-4-8Anthropic
64.3
3.2K
200K
¥108 / ¥540输入/输出
12
Aclaude-opus-4-5-20251101
claude-opus-4-5-20251101Anthropic
60.7
8K
200K
¥36 / ¥180输入/输出
13
M
kimi-k2.6
kimi-k2.6Moonshot
57.1
8.6K
262K
¥6.84 / ¥28.8输入/输出
14
Aclaude-sonnet-4-5-20250929
claude-sonnet-4-5-20250929Anthropic
53.6
24.2K
200K
¥21.6 / ¥108输入/输出
15
M
muse-spark
muse-sparkMeta
50.0
1.1K
-
-
16
G
gemini-3.1-pro-preview
gemini-3.1-pro-previewGoogle
46.4
38.1K
1.05M
¥14.4 / ¥86.4输入/输出
17
M
minimax-m3
minimax-m3Minimax
42.9
3.6K
512K
¥0 / ¥0输入/输出
18
Ggemini-3-pro
gemini-3-proGoogle
39.3
10.7K
1.05M
¥14.4 / ¥86.4输入/输出
19
Mkimi-k2.5-thinking
kimi-k2.5-thinkingMoonshot
35.7
16.5K
262K
¥4.32 / ¥21.6输入/输出
20
Ggemma-4-31b
gemma-4-31bGoogle
32.1
8K
262K
¥1.01 / ¥2.88输入/输出
21
Ggemini-2.5-pro
gemini-2.5-proGoogle
28.6
25K
1.05M
¥9 / ¥72输入/输出
22
Aclaude-haiku-4-5-20251001
claude-haiku-4-5-20251001Anthropic
25.0
26.4K
200K
¥7.2 / ¥36输入/输出
23
Z
glm-5v-turbo
glm-5v-turboZai
21.4
1.4K
200K
¥8.64 / ¥28.8输入/输出
24
Ggemini-3-flash
gemini-3-flashGoogle
17.9
7.2K
1.05M
¥3.6 / ¥21.6输入/输出
25
X
grok-4.20-beta-0309-reasoning
grok-4.20-beta-0309-reasoningXai
14.3
14.1K
2M
¥14.4 / ¥43.2输入/输出
26
Ogpt-5.2-high
gpt-5.2-highOpenai
10.7
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¥12.6 / ¥101输入/输出
27
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¥36 / ¥216输入/输出
28
Ogpt-5.1
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¥9 / ¥72输入/输出
29
Ogpt-5.2
gpt-5.2Openai
0.0
28.2K
400K
¥12.6 / ¥101输入/输出
claude-opus-4-6 为什么排第一
claude-opus-4-6 当前排名第 1，厂商为 anthropic，百分制分数 100.0，样本量 32.1K。如果你的任务与本榜单口径一致，可以优先把它作为候选模型，再结合价格、上下文长度和可用性做最终选择。
不要只看第一名
先选择最接近真实任务的排行榜，再比较 Top 模型的分数和样本量。分数越高说明同一榜单内偏好表现越强；样本量越高通常结果更稳定。最后再结合价格、上下文长度、开源闭源和厂商可用性筛选。
继续比较相近能力
文档理解总榜常见问题
文档理解总榜排行榜看什么指标？
主要看排名、百分制分数、样本量和来源。分数用于快速比较同一榜单内模型表现，样本量用于判断结果稳定性。
为什么不同榜单不能直接混合成总分？
不同榜单的任务、样本和评测口径不同，模力榜默认只在同一榜单内排序，避免把写作、代码、图像等能力强行合并。
文档理解总榜模型应该怎么选？
优先看与你任务最接近的榜单，再结合价格、上下文长度、开源闭源和厂商可用性。排名靠前不代表适合所有预算和部署方式。
榜单多久更新？
页面展示的是最新成功采集的公开榜单数据。当前优先使用 LMArena leaderboard dataset，并在页面来源中保留原始链接。
筛选项
筛选项
输入价格0 - 108 元/百万 token
-
输出价格0 - 540 元/百万 token
-
上下文长度128000 - 2000000 token
-
厂商
模式