Сравнение топ-6 моделей для анализа документов: тест на реальном PDF (инструкция к пылесосу)

Зачем сравнивать модели на инструкции к пылесосу? (Спойлер: это сложнее, чем кажется)

Возьмите любой PDF-документ из реальной жизни - инструкцию к бытовой технике. Казалось бы, простой текст. Но откройте его в редакторе. Там таблицы с техническими характеристиками, размытые сканы гарантийных талонов, схемы сборки, предупреждения мелким шрифтом, многоязычные разделы. И все это в одном файле.

Вот почему я взял именно инструкцию к пылесосу Dyson V15 Detect. Не научную статью, не юридический договор, а обычный бытовой документ. Если модель справится с этим - она справится с большинством офисных PDF.

Что мы тестировали и как измеряли успех

PDF-файл на 47 страниц содержал:

• Текст на трех языках (русский, английский, украинский)
• Таблицы с техническими характеристиками (напряжение, мощность, вес)
• Схемы сборки с нумерацией деталей
• Сканированные страницы гарантийного талона (качество среднее)
• Мелкий шрифт в разделе "меры предосторожности"
• Нумерованные и маркированные списки

Задачи для моделей:

1. Извлечь все технические характеристики в структурированном виде (JSON)
2. Найти информацию о гарантийном сроке и условиях
3. Перечислить все комплектующие из схемы сборки
4. Ответить на конкретные вопросы: "Какое максимальное время работы от аккумулятора?"

Метрики сравнения:

• Точность извлечения - процент правильно извлеченных фактов
• Стоимость обработки - цена за 1 страницу в рублях
• Скорость - время обработки всего документа
• Качество структурирования - насколько данные готовы к использованию в БД
• Работа с мультиязычным контентом - понимание контекста на разных языках

Участники гонки: кто вошел в топ-6 2026 года

Отобрал модели, которые реально используют в продакшене для анализа документов. Не лабораторные прототипы, а рабочие инструменты.

1 GPT-4o Document Analysis (OpenAI)

Последняя версия на февраль 2026. Умеет работать с PDF напрямую через API, поддерживает vision для анализа схем и сканов. Стоимость: $0.01 за страницу при высоком разрешении.

2 Gemini 2.0 Flash Document (Google)

Обновленная версия Gemini с улучшенной работой с таблицами. Google сделал ставку на структурированный вывод - модель пытается возвращать данные в заранее заданном формате.

3 Claude 3.5 Sonnet Document (Anthropic)

Специально дообученная версия для анализа длинных документов. Контекстное окно 200K токенов - может обрабатывать весь PDF целиком без чанкинга.

4 DeepSeek-R1-Document (DeepSeek)

Китайская модель, которая в 2025-2026 сделала огромный скачок в анализе документов. Бесплатная для небольших объемов, поддерживает русский язык лучше многих западных аналогов.

5 Grok-3 Document Analyzer (xAI)

Новая версия Grok с улучшенным vision-модулем. Особенность - умеет "рассуждать" о документе, объяснять логику извлечения данных.

6 BotHub Document Processing Suite

Не просто модель, а целая экосистема. Использует ансамбль моделей: одна для OCR сканов, другая для таблиц, третья для общего понимания. Если интересно, как работает комбинированный подход в OCR, посмотрите мой тест на 30 инвойсах.

Результаты: цифры не врут (но иногда удивляют)

*DeepSeek-R1 бесплатен для до 1000 страниц в месяц, затем $0.002 за страницу.

Неочевидные открытия (то, что не пишут в документации)

Таблицы - боль всех моделей

Технические характеристики в инструкции были оформлены как таблица с объединенными ячейками. GPT-4o и Claude справились идеально. Gemini потеряла данные из объединенных ячеек. Grok вообще проигнорировала таблицу, вытащив только заголовки.

BotHub использовал каскадный подход: сначала выделил таблицу компьютерным зрением, затем передал специализированной модели для парсинга таблиц. Результат - 100% точность. Если вам часто приходится работать с таблицами в PDF, рекомендую посмотреть сравнение Camelot и Docling.

Сканы гарантийного талона - тест на OCR

Три страницы были отсканированы с качеством 150 DPI. Текст немного размыт. Здесь все модели, кроме BotHub, показали себя плохо. GPT-4o угадала 60% текста, Gemini - 45%, Claude - 70%.

BotHub использовал специализированную OCR-модель (на основе OlmOCR-2), которая обучена именно на сканах документов. Точность - 95%. Вывод: универсальные мультимодальные модели пока не заменяют специализированные OCR-системы для плохих сканов.

Мультиязычность: сюрприз от DeepSeek

Инструкция содержала одинаковые разделы на русском, английском и украинском. Ожидал, что лучше всех справятся западные модели. Ошибся.

DeepSeek-R1 показала лучшие результаты в понимании контекста на русском и украинском. Видимо, сказывается обучение на больших объемах текстов на этих языках. Claude тоже хорошо справился, но иногда путал украинские слова с русскими.

Стоимость vs качество: что выбрать для своего проекта?

Разброс цен в 3 раза между самым дорогим и самым дешевым вариантом. Но дешевле - не значит хуже.

Когда брать Claude 3.5 Sonnet (самый дорогой)

• Юридические документы, где важна 100% точность
• Медицинские заключения - Claude лучше всех понимает контекст
• Длинные документы (100+ страниц) - не нужно разбивать на чанки

Когда хватит Gemini 2.0 Flash (оптимум по цене)

• Офисные документы среднего качества
• Когда нужен структурированный вывод (JSON, XML)
• Обработка больших объемов - самая низкая цена при хорошем качестве

Когда выбрать DeepSeek-R1 (бесплатно/дешево)

• Стартапы с ограниченным бюджетом
• Документы на русском/украинском языках
• Эксперименты и прототипирование

Когда нужен BotHub Suite (специализированное решение)

• Документы со смешанным контентом (текст + таблицы + сканы)
• Промышленные объемы обработки (тысячи документов в день)
• Когда важна максимальная точность, а не скорость

Типичные ошибки при настройке анализа документов

Видел эти ошибки в десятках проектов. Не повторяйте их.

Решение: Всегда проверяйте размер файла. Для больших документов используйте стратегии чанкинга. Кстати, о работе с длинными документами я подробно писал в статье про Docling.

Решение: Используйте system prompt с четким описанием структуры. Пример для нашего теста:

system_prompt = """
Ты анализируешь инструкцию к пылесосу. Извлеки данные в JSON формате:
{
  "technical_specs": {
    "power": "значение в ваттах",
    "voltage": "значение в вольтах",
    "weight": "значение в кг"
  },
  "warranty": {
    "period": "срок в месяцах",
    "conditions": "условия"
  }
}
"""

Решение: Определите тип PDF перед обработкой. Проверьте, есть ли в нем текстовый слой. Если нет - используйте OCR. Для выбора OCR-модели смотрите полное руководство по OCR моделям.

Что будет дальше? Прогноз на 2027 год

На основе трендов 2025-2026 годов:

• Специализация моделей: Уйдут универсальные "для всего". Появятся модели, обученные только на технических мануалах, только на юридических документах, только на медицинских заключениях.
• Локальные решения: Модели размером 7-13B параметров, которые работают на обычном GPU. Прямо сейчас тестирую Falcon H1R 7B - показывает 85% точности при работе локально.
• Цены упадут в 2-3 раза: Конкуренция между OpenAI, Google, Anthropic и китайскими компаниями уже снизила цены. К 2027 году обработка страницы будет стоить копейки.
• Интеграция с workflow: Модели будут не просто извлекать данные, а сразу вносить их в CRM, ERP, создавать задачи в Jira. Полная автоматизация документооборота.

Мой выбор для разных задач (субъективно, но основано на 200+ тестах)

После всех сравнений вот что использую сам:

• Для быстрого прототипа: DeepSeek-R1. Бесплатно, хорошо понимает русский, API простое.
• Для продакшена с документами хорошего качества: Gemini 2.0 Flash. Оптимальное соотношение цена/качество.
• Для критически важных документов: Claude 3.5 Sonnet. Дорого, но точность выше.
• Для документов со сканами и таблицами: BotHub Suite или собственная сборка из специализированных моделей.
• Для работы локально (без отправки в облако): Комбинация OlmOCR-2 для распознавания и Qwen3-VL-8B для анализа. О последней читайте в сравнении VLM моделей.

Главный урок теста: не существует "лучшей модели для всех задач". Есть лучшая модель для вашей конкретной задачи. Берите инструкцию к своему пылесосу (или любому другому устройству), прогоните через 2-3 модели из списка. Посмотрите, какая дает нужный результат за приемлемую цену.

И помните: даже лучшая модель ошибается. Всегда нужна человеческая проверка для критически важных данных. Особенно в юридических документах - машины пока не заменяют юристов, о чем я писал в статье про ИИ и юристов.