Drex把文档解析变成逐页判断：解析榜0.834居首，纠错只重写存疑页面
核心概要
Nace推出文档处理决策模型Drex，在解析引擎读出布局感知Markdown之后，逐页判断文字是否与页面图像一致、表格是否保持形状、勾选框是否保留，只对存疑处启动纠错。在其自建解析榜上，NDI+Drex的Parse Index为0.834，高于所测12个解析器，其中LlamaParse Agentic为0.820；在OmniDocBench、MDPBench和ExtractBench上优于单独引擎，在ParseBench和RealDocBench上与单独引擎处于噪声范围内。
深度剖析
文档解析多了一层逐页判断：引擎先把文件读成保留版面位置的Markdown，Drex再核对读出的文字与页面图像是否一致，并决定哪些地方需要重读。 此前的做法要么用OCR，文字能取回但表格变成一串数字、勾选框消失；要么把每一页都交给前沿模型，速度慢、按量计费成本高。 在Nace自建的解析榜上，NDI+Drex的Parse Index为0.834，排在所测12个解析器之首，单独NDI为0.820，LlamaParse Agentic同为0.820，GPT-6 Astra (low)为0.813。
纠错环节只重写被判定为存疑的页面部分，而不是整页重写，因此密集页面不再意味着长时间重写。 对照实验给两种做法相同的首次阅读结果，唯一变化的是纠错步骤，从而把速度差异归到纠错范围上。 每页纠错时间中位数上，ParseBench从15.6秒降到9.8秒，RealDocBench从20.2秒降到12.5秒，MDPBench英文部分从26.7秒降到19.1秒；最慢的10%页面上分别快55%、57%和53%。
Drex回答的是窄问题，例如某行OCR文字是否与图像相符，并给出经过校准的概率，使引擎可以逐页检查而把重读开销留给真正存疑的地方。 单次判断约50毫秒、约每百万次判断2美元，这一量级使逐页核对在整条流水线上可行。 在手机拍摄的文档照片上，MDPBench得分为91.9，比次优解析器高8.3分；OmniDocBench得分为95.7，比次优解析器高5.4分。
启示与展望
已展示的范围是Nace自建解析榜上的13个解析器对比、6个基准的分项结果，以及ParseBench、RealDocBench和MDPBench英文部分上的纠错耗时对照；耗时数据为每页纠错时间中位数，取两次运行平均。
在ParseBench和RealDocBench上，NDI+Drex与单独NDI的差距处于噪声范围内；Parse Index与榜单由发布方维护，成本按各供应商标价计算。