研究人员开源了一个新的基准测试和框架，用于评估18种不同大型语言模型（LLM）的光学字符识别（OCR）性能。他们的分析涉及超过7500次调用，结果显示，对于标准的OCR任务，旧的、成本较低的模型通常能以显著更低的成本匹配高级模型的准确性。该项目包括一个包含42份文档的数据集、一个排行榜以及一个供用户测试自己文档的工具，旨在帮助团队避免为OCR服务支付过高的费用。 AI
影响 为OCR识别出具有成本效益的LLM解决方案，可能降低AI驱动的文档处理的运营成本。
排序理由 用于LLM评估的开源基准测试和数据集发布。
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