模模力榜

对话 · 视觉理解 · OCR 识别排行榜

基于公开偏好评测数据展示 视觉理解 / OCR 识别 榜单，每个榜单独立排序。

选型指南

OCR 识别模型怎么选？

OCR 识别排行榜用于回答“OCR 识别哪个 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-4-7，厂商为 anthropic，百分制分数 100.0，样本量 4.8K。 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 2026-05-18 为准。

claude-opus-4-7claude-opus-4-6-thinkingclaude-opus-4-7-thinkingclaude-opus-4-6gemini-3-pro
当前目录对话 · 视觉理解 · OCR 识别
模型数量82
榜单发布时间2026/05/18
Arena 公开偏好评测原始榜单: 视觉理解 / OCR 识别榜单发布时间: 2026/05/18榜单数据集: LMArena latest parquet打开 Arena 来源打开榜单数据集
1
claude-opus-4-7
Anthropic
100.0
4.8K
1M
¥36 / ¥180输入/输出
2
claude-opus-4-6-thinking
Anthropic
98.8
4.9K
1M
¥36 / ¥180输入/输出
3
claude-opus-4-7-thinking
Anthropic
97.5
4.5K
1M
¥36 / ¥180输入/输出
4
claude-opus-4-6
Anthropic
96.3
6.1K
1M
¥36 / ¥180输入/输出
5
gemini-3-pro
Google
95.1
8.1K
1.05M
¥14.4 / ¥86.4输入/输出
6
muse-spark
Meta
93.8
3.2K
-
-
7
gemini-3.1-pro-preview
Google
92.6
11.4K
1.05M
¥14.4 / ¥86.4输入/输出
8
gpt-5.4-high
Openai
91.4
4.2K
1.05M
¥18 / ¥108输入/输出
9
gpt-5.5
Openai
90.1
3.3K
1.05M
¥36 / ¥216输入/输出
10
gpt-5.5-high
Openai
88.9
3K
1.05M
¥36 / ¥216输入/输出
11
claude-sonnet-4-6
Anthropic
87.7
6.3K
1M
¥21.6 / ¥108输入/输出
12
gpt-5.4
Openai
86.4
3.9K
1.05M
¥18 / ¥108输入/输出
13
gemini-3-flash
Google
85.2
14.2K
1.05M
¥3.6 / ¥21.6输入/输出
14
kimi-k2.6
Moonshot
84.0
4K
262K
¥6.84 / ¥28.8输入/输出
15
dola-seed-2.0-pro
Bytedance
82.7
6.2K
-
-
16
qwen3.7-plus-preview
Alibaba
81.5
2.7K
131K
¥3.6 / ¥21.6输入/输出
17
gpt-5.2-chat-latest-20260210
Openai
80.2
8.5K
400K
¥12.6 / ¥101输入/输出
18
kimi-k2.5-thinking
Moonshot
79.0
9.7K
262K
¥4.32 / ¥21.6输入/输出
19
qwen3.5-397b-a17b
Alibaba
77.8
8K
262K
¥3.1 / ¥18.6输入/输出
20
gemini-3-flash (thinking-minimal)
Google
76.5
12.9K
1.05M
¥3.6 / ¥21.6输入/输出
21
gemini-2.5-pro
Google
75.3
30.8K
1.05M
¥9 / ¥72输入/输出
22
gemma-4-31b
Google
74.1
11.9K
262K
¥3.24 / ¥7.2输入/输出
23
gemma-4-26b-a4b
Google
72.8
7.3K
262K
¥0.94 / ¥2.88输入/输出
24
glm-5v-turbo
Zai
71.6
5.2K
200K
¥0 / ¥0输入/输出
25
kimi-k2.5-instant
Moonshot
70.4
2.6K
262K
¥4.32 / ¥21.6输入/输出
26
grok-4.20-beta-0309-reasoning
Xai
69.1
6.6K
2M
¥14.4 / ¥43.2输入/输出
27
gemini-2.5-flash-preview-09-2025
Google
67.9
2.8K
1M
¥2.16 / ¥18输入/输出
28
gpt-5.2-high
Openai
66.7
10.2K
400K
¥12.6 / ¥101输入/输出
29
gpt-5.4-mini-high
Openai
65.4
5.9K
400K
¥5.4 / ¥32.4输入/输出
30
qwen3-vl-235b-a22b-instruct
Alibaba
64.2
7.6K
128K
¥2.16 / ¥8.64输入/输出
31
grok-4.20-multi-agent-beta-0309
Xai
63.0
6.1K
2M
¥14.4 / ¥43.2输入/输出
32
gpt-5.5-instant
Openai
61.7
2.7K
400K
¥9 / ¥72输入/输出
33
mimo-v2.5
Xiaomi
60.5
4.9K
1.05M
¥2.88 / ¥14.4输入/输出
34
gpt-5.1-high
Openai
59.3
5.7K
400K
¥9 / ¥72输入/输出
35
ernie-5.0-preview-1220
Baidu
58.0
1.9K
128K
¥7.92 / ¥14.4输入/输出
36
chatgpt-4o-latest-20250326
Openai
56.8
11.2K
128K
¥18 / ¥72输入/输出
37
grok-4.3
Xai
55.6
2.8K
1M
¥9 / ¥18输入/输出
38
gemini-3.1-flash-lite-preview
Google
54.3
9.5K
1.05M
¥1.8 / ¥10.8输入/输出
39
qwen3.5-122b-a10b
Alibaba
53.1
6.9K
262K
¥2.88 / ¥23输入/输出
40
gpt-5-chat
Openai
51.9
10.8K
400K
¥9 / ¥72输入/输出
41
qwen3.5-27b
Alibaba
50.6
6.5K
262K
¥2.16 / ¥17.3输入/输出
42
gpt-5.1
Openai
49.4
6.5K
400K
¥9 / ¥72输入/输出
43
gemini-2.5-flash
Google
48.1
25K
1.05M
¥2.16 / ¥18输入/输出
44
qwen-vl-max-2025-08-13
Alibaba
46.9
1.2K
131K
¥1.66 / ¥4.13输入/输出
45
gpt-5.2
Openai
45.7
10.9K
400K
¥12.6 / ¥101输入/输出
46
mimo-v2-omni
Xiaomi
44.4
5.2K
262K
¥2.88 / ¥14.4输入/输出
47
o3-2025-04-16
Openai
43.2
14.7K
200K
¥14.4 / ¥57.6输入/输出
48
gpt-5-high
Openai
42.0
10.9K
400K
¥9 / ¥72输入/输出
49
gpt-4.1-2025-04-14
Openai
40.7
11.6K
1.05M
¥14.4 / ¥57.6输入/输出
50
qwen3-vl-235b-a22b-thinking
Alibaba
39.5
1.4K
131K
¥2.06 / ¥8.26输入/输出
51
gpt-5.4-nano-high
Openai
38.3
5.9K
400K
¥1.44 / ¥9输入/输出
52
gemini-2.5-flash-lite-preview-09-2025-no-thinking
Google
37.0
2.8K
1.05M
¥0.72 / ¥2.88输入/输出
53
gpt-5-mini-high
Openai
35.8
8.2K
400K
¥1.8 / ¥14.4输入/输出
54
o4-mini-2025-04-16
Openai
34.6
12.1K
200K
¥7.92 / ¥31.7输入/输出
55
claude-sonnet-4-20250514-thinking-32k
Anthropic
33.3
744
200K
¥21.6 / ¥108输入/输出
56
claude-opus-4-20250514-thinking-16k
Anthropic
32.1
852
200K
¥108 / ¥540输入/输出
57
grok-4-0709
Xai
30.9
10K
256K
¥21.6 / ¥108输入/输出
58
gpt-4.1-mini-2025-04-14
Openai
29.6
10.7K
1.05M
¥2.88 / ¥11.5输入/输出
59
gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17-thinking
Google
28.4
10.7K
65.5K
¥0.72 / ¥2.88输入/输出
60
grok-4-1-fast-reasoning
Xai
27.2
7.3K
2M
¥1.44 / ¥3.6输入/输出
61
claude-3-7-sonnet-20250219-thinking-32k
Anthropic
25.9
887
-
-
62
hunyuan-vision-1.5-thinking
Tencent
24.7
1.4K
-
-
63
claude-opus-4-20250514
Anthropic
23.5
1.4K
200K
¥108 / ¥540输入/输出
64
step-1o-turbo-202506
Stepfun
22.2
1.3K
-
-
65
mistral-medium-2508
Mistral
21.0
13.5K
262K
¥2.88 / ¥14.4输入/输出
66
claude-sonnet-4-20250514
Anthropic
19.8
1.1K
200K
¥21.6 / ¥108输入/输出
67
glm-4.6v
Zai
18.5
1.4K
128K
¥2.16 / ¥6.48输入/输出
68
step-3
Stepfun
17.3
1.2K
65.5K
¥1.8 / ¥4.68输入/输出
69
hunyuan-large-vision
Tencent
16.0
815
-
-
70
gemma-3-27b-it
Google
14.8
6.4K
128K
¥2.15 / ¥2.15输入/输出
71
claude-3-7-sonnet-20250219
Anthropic
13.6
915
200K
¥21.6 / ¥108输入/输出
72
gpt-5-nano-high
Openai
12.3
1.7K
400K
¥0.36 / ¥2.88输入/输出
73
mistral-medium-2505
Mistral
11.1
4.7K
262K
¥2.88 / ¥14.4输入/输出
74
glm-4.5v
Zai
9.9
1.2K
64K
¥4.32 / ¥13输入/输出
75
gemini-2.0-flash-001
Google
8.6
3.8K
1.05M
¥1.08 / ¥4.32输入/输出
76
llama-4-maverick-17b-128e-instruct
Meta
7.4
3.2K
1M
¥1.8 / ¥6.26输入/输出
77
claude-3-5-sonnet-20241022
Anthropic
6.2
967
200K
¥21.6 / ¥108输入/输出
78
mistral-small-2506
Mistral
4.9
4.2K
262K
¥2.88 / ¥14.4输入/输出
79
mistral-small-3.1-24b-instruct-2503
Mistral
3.7
7.4K
262K
¥2.88 / ¥14.4输入/输出
80
llama-4-scout-17b-16e-instruct
Meta
2.5
2.9K
128K
¥1.44 / ¥5.62输入/输出
81
claude-3-5-haiku-20241022
Anthropic
1.2
934
200K
¥5.76 / ¥28.8输入/输出
82
molmo-2-8b
Allenai
0.0
791
-
-
榜首模型解读

claude-opus-4-7 为什么排第一

claude-opus-4-7 当前排名第 1，厂商为 anthropic，百分制分数 100.0，样本量 4.8K。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。

如何选择模型

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。

常见问题

OCR 识别常见问题

OCR 识别排行榜看什么指标？

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。

OCR 识别模型应该怎么选？

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。