NaceAI 推出自纠错文档解析模型 Drex
NaceAI 发布文档解析模型 Drex，先把 PDF 或扫描件转成文本，再由小模型 Drex 逐块与原始页面图像比对，只把不匹配的文本送回修正，成本为每 1000 页 7 美元。
Rohan Paul· @rohanpaul_ai · X·2026-11-12 06:55· 1 小时前AI 评分50
AI 导读
NaceAI 发布文档解析模型 Drex，先用小模型把 PDF 或扫描件转成文本，再逐块与原始页面图像比对，只把不匹配的文本送回修正，成本为每 1000 页 7 美元。
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非常酷的发布。
对决策模型的巧妙运用。
@NaceAI 构建了一个能自我校对的文件读取器。在把 PDF 或扫描件转成文本后，一个名为 Drex 的小模型会将每个文本块与原始页面图像进行比对，只把不匹配的部分送回修正，每 1000 页仅需 7 美元。
标准 OCR 会把表格压平，并丢失勾选框，而前沿模型虽有帮助，但在大批量处理时成本高昂。
Drex 转而回答一些范围很窄的问题，例如某行 OCR 文本是否与图像匹配，每次约需 50 毫秒，成本约为每百万次回答 2 美元。
由于只有存疑的文本会被重写，每页的中位修正时间下降了 28% 至 38%，而修正失败的文本会回退到原始识别结果。
该系统在 Parse Index 上得分为 0.834，超过 GPT-6 Astra（low）的 0.813，同时每 1000 页成本为 7 美元，而后者为 70.57 美元。
x.com/NaceAI/status/212057523…
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来源：Rohan Paul · x.com
来源：RadarAI · aihot.news