Datalab发布OmniExtractBench文档抽取基准

2026年10月2日，Datalab推出开源结构化文档抽取基准OmniExtractBench，旨在解决现有基准存在的偏见与不透明问题。该基准汇集620份PDF测试数据，用于评估JSON schema填充准确率。其核心创新在于采用确定性评分器，通过匈牙利算法实现内容级行对齐，并提供6种可审计判定以消除评估偏见。在初步测试结果中，Datalab的accurate模式以93.85分位居榜首；而GPT 5.6-sol模型则表现出高精确率但低召回率的特征。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。