把一份带扫描表格、跨页合同、嵌套列表的 PDF 喂给大模型，你以为它读得懂？它读到的多半是一锅乱码。2026 年，所有人的注意力都在 agent、在多模态生成，但真正卡住企业级"文档智能"落地的，不是模型不够聪明，而是模型吃进去的东西不够干净。数据提取（document extraction / parsing）这一步，就是大模型吃数据之前的"咀嚼"环节，嚼不好，后面 RAG、Agent、知识库全白费。
这件事和 OCR 不一样。OCR 解决的是"图里的字是什么"，数据提取解决的是"这份文档的结构是什么--标题在哪、表格怎么排、段落怎么连、字段叫什么"。前者给你一串字，后者给你一棵结构化的树。2026 年这个赛道已经挤满：LlamaParse、Docling、Unstructured、Reducto、LandingAI ADE、Mistral OCR，外加 AWS Textract、Google Document AI 这些云大厂当背景板。选谁不选谁，光看 README 的 demo 一定会踩坑。
先把免责的话说在前面：以下对比是基于各家官方文档、定价页与 2026 年公开评测综述整理的代表性对比，非亲自压测--我梳理的是公开信息与官方描述的差异，不是我在同一台机器上跑的 benchmark。准确率数字与定价随时可能变动，凡是具体数字都标了"约"或"以官网为准"，上线前请自己用真实文档跑一遍，别拿这篇文章当合同。
一、六家工具的真实画像：谁在解决什么问题
Docling--IBM Research 开源，MIT 许可（以仓库为准），自托管 RAG 友好
Docling 是 IBM Research 主导的开源文档解析库，仓库在 docling-project/docling。它的定位很明确：把杂乱文档（PDF、DOCX、PPTX、HTML、图片）解析成结构化输出，输出干净的 Markdown 和 JSON，直接喂给下游 RAG 管线。关键词是"结构化"和"可自托管"。它内置 DocLayNet 布局分析模型，做版面分区（标题、正文、表格、图、页眉页脚）和阅读顺序还原，表格恢复是它的强项之一，对公式也有专门处理。因为是开源，你可以完全私有部署，数据不出门，这在金融、医疗、法律这些隐私敏感场景是刚需。代价是它是一套库，不是开箱即用的产品，你得自己写管线、自己配模型权重、自己扛 GPU 资源。适合有工程能力、要数据私有、要做 RAG 的团队。
LlamaParse--LlamaIndex 出品，云 API 专有，RAG 流水线常客
LlamaParse 是 LlamaIndex（做 LlamaIndex 框架那家）推出的云解析 API，和 LlamaIndex 的 RAG 框架深度绑定。它的定位是"RAG 流水线的前置解析器"：你扔进去一份 PDF，它吐出来结构化 Markdown，可以直接接 LlamaIndex 的 ingestion 管线。在 2025-2026 年的 RAG 教程和 demo 里，LlamaParse 出镜率极高，几乎是默认搭配。但它的短板也很清楚：表格提取在合并单元格、复杂嵌套表头、边界框还原这些场景表现一般，遇到财务报表、多维交叉表容易丢结构。专有云 API，不可自托管（开源版能力有限），数据要过它的服务器。适合快速搭 RAG demo、文档结构不算太复杂的团队，表格密集场景要慎重。
Unstructured--Unstructured-IO，Apache-2.0 开源 + 托管 SaaS 双形态
Unstructured 是这条赛道里"格式覆盖最广"的一个。开源库 unstructured（Apache-2.0）支持 PDF、DOCX、PPTX、HTML、图片、邮件、EML、EPUB 等几十种格式，做通用分块和元素提取。它还提供托管 SaaS 平台，把开源能力包成 API。定位是"多格式通用解析器"，不追求某一种格式的极致精度，而是追求"什么格式都能吃进来"。如果你的数据源杂（邮件、办公文档、网页、PDF 混在一起），Unstructured 是最省心的入口。代价是它在"某一种格式的极致精度"上不是最强的--PDF 表格还原不如 Docling/Reducto 专精，RAG 结构化程度不如 LlamaParse 贴合 LlamaIndex。适合多格式混合数据源、要统一入口的团队。
Reducto--初创，云 API 专有，复杂文档表格强
Reducto 是这条赛道里"专啃硬骨头"的那个。它的卖点是真实复杂文档的提取准确率，特别是表格。Reducto 自家发布了 RD-TableBench 表格提取基准，并自称在复杂文档上准确率比主流方案高出最多约 20%（这是厂商自己发布的数字，非我亲自压测，请以官方最新报告为准）。它押的是金融报表、招股书、复杂合同这类"传统解析器翻车重灾区"。专有云 API 为主，不可完全自托管。适合金融、保险、律所这类文档结构复杂、表格密集、对准确率有硬要求的场景。代价是它是商业云服务，私有部署和数据合规要单独谈，价格也比开源自托管高。
LandingAI ADE--Andrew Ng 的 Landing AI，视觉 + agent 路线
LandingAI 的 ADE（Agentic Document Extraction）走的是一条不一样的路：它不靠规则解析，而是用视觉模型 + agent 把文档当成"图"来理解。对带图表、扫描件、版面复杂的文档，ADE 的视觉路线在还原"人眼看到的结构"上有优势。押的是视觉密集型文档--技术手册、带插图的报告、扫描表格。云 API 专有。适合文档视觉复杂、传统文本解析吃力的场景。代价是视觉路线对算力要求高、延迟相对大，纯文本 PDF 用它有点杀鸡用牛刀。
Mistral OCR--Mistral AI 的 OCR 向 API
Mistral OCR 是 Mistral AI（做 Mistral 大模型那家）推出的 OCR/文档解析 API，OCR 向，支持多语言印刷体和手写体识别，并把文档转成结构化文本。它的定位偏"OCR 升级版"--比传统 OCR 强，但在版面结构还原、表格深度解析上不如 Docling/Reducto 专精。云 API 专有。适合 OCR 为主要诉求、文档以扫描件/图片为主、要 Mistral 生态集成的场景。如果你要的是"文档结构化"而不是"字识别"，它不是首选。
二、一张表看懂差异（能力维度）
把六家的核心能力维度拉成一张表。再看一遍提醒：开源状态和许可证以仓库 LICENSE 为准，能力描述为代表性对比，非亲自压测。
| 维度 | Docling | LlamaParse | Unstructured | Reducto | LandingAI ADE | Mistral OCR |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 支持格式 | PDF/DOCX/PPTX/HTML/图片 | 主 PDF，兼顾常见格式 | 最广（几十种，含邮件/网页/EPUB） | 主 PDF，复杂文档专精 | PDF/图片，视觉向 | 扫描件/图片/多语言 |
| 表格提取 | 强（DocLayNet 布局模型） | 中（合并单元格/嵌套表头一般） | 中（通用，非专精） | 最强（RD-TableBench 自称领先约 20%，以官方为准） | 中上（视觉还原表格结构） | 中（OCR 向，结构还原弱） |
| 布局/阅读顺序 | 强（版面分区 + 阅读顺序） | 中上 | 中（元素提取为主） | 强（复杂版面） | 强（视觉理解版面） | 弱到中 |
| 开源/自托管 | 是（MIT，以仓库为准） | 否（云 API 专有） | 是（Apache-2.0 库 + 付费 SaaS） | 否（云 API 专有） | 否（云 API 专有） | 否（云 API 专有） |
| 部署形态 | 自托管（需 GPU） | 云 API | 自托管 或 托管 SaaS | 云 API | 云 API | 云 API |
| RAG 适配 | 强（输出 Markdown/JSON，可自托管） | 最强（原生接 LlamaIndex） | 中上（统一分块） | 中上（结构准，喂 RAG 质量高） | 中 | 中（OCR 后仍需结构化） |
| 核心优势 | 私有部署 + 结构化 + 免费 | RAG 流水线零摩擦 | 格式覆盖最广 | 复杂文档表格准确率 | 视觉复杂文档 | 多语言 OCR |
这张表不是让你"谁格子多选谁"。Docling 在"开源自托管"这一列独占优势，但它的工程门槛也是最高的。LlamaParse 的"RAG 适配"最顺手，但表格能力是它最短的板。Reducto 表格最强，但私有部署和数据合规要单独谈。选型不是数格子，是看哪一列对你最致命。
三、适用场景与定价
把六家按场景和定价再摊一张表。定价来自各家官网或公开定价页，标"约"的未经实时核验，请以官网为准。
| 工具 | 最适场景 | 部署方式 | 起步定价（约，以官网为准） | 适合人群 |
|---|---|---|---|---|
| Docling | 私有部署 RAG、数据不出门 | 自托管 | 开源免费（成本 = 你的 GPU/算力） | 有工程能力、要数据私有的团队 |
| LlamaParse | 快速搭 RAG、LlamaIndex 生态 | 云 API | 有免费额度（约 1000 页/天，以官网为准）后按页计费 | 快速 demo、中小文档量 |
| Unstructured | 多格式混合数据源统一入口 | 自托管 或 SaaS | 开源免费；SaaS 按量 | 数据源杂的团队 |
| Reducto | 金融报表、复杂合同、表格密集 | 云 API | 按页计费（以官网为准） | 金融/律所/保险，准确率硬要求 |
| LandingAI ADE | 视觉复杂文档、扫描手册 | 云 API | 按页/按量（以官网为准） | 文档视觉复杂、传统解析吃力 |
| Mistral OCR | 多语言扫描件 OCR | 云 API | 按 token/页（以官网为准） | 扫描件为主、要 Mistral 生态 |
两个细节先点出来。第一，"免费"这件事只有 Docling 和 Unstructured 开源库是真免费（你自己跑），其余四款都是商业云 API，免费额度有限或没有。第二，"自托管"这件事只有 Docling 和 Unstructured 能做到完全私有部署，其余四款数据都要过厂商服务器--隐私敏感场景这是硬门槛。
场景对号入座
场景一：私有部署 RAG 管线 -> Docling。 数据不能出境、要自建 RAG、团队有工程能力，Docling 是最稳的选择。MIT 开源、输出 Markdown/JSON、DocLayNet 布局模型、可自托管，这几条加起来在金融/医疗/法律场景几乎没对手。代价是你要自己扛 GPU、自己写管线、自己处理模型权重。图省事就别选它。
场景二：快速搭 RAG demo / LlamaIndex 生态 -> LlamaParse。 想一周内出个能跑的"Chat with your docs"，文档结构不算太复杂，LlamaParse + LlamaIndex 是最顺手的搭配。免费额度够 demo，按页计费透明。但表格密集的财务报表、招股书别指望它，那是 Reducto 的活。
场景三：表格密集 / 复杂文档 / 准确率硬要求 -> Reducto。 金融报表、保险条款、复杂合同、多维交叉表，传统解析器翻车的地方是 Reducto 的主场。RD-TableBench 上自称领先约 20% 是它的招牌（厂商自报，以官方为准）。代价是商业云、按页付费、私有部署要单独谈。预算够、准确率是命，选它。
场景四：多格式混合数据源 -> Unstructured。 你的数据是邮件 + PPT + PDF + 网页 + EPUB 一锅粥，要一个统一入口把它们都变成可检索的块，Unstructured 格式覆盖最广。开源库免费自托管，SaaS 省事。代价是单格式精度不是最强，PDF 表格还原不如 Docling/Reducto。
场景五：视觉复杂文档 -> LandingAI ADE。 带大量插图、图表、扫描版技术手册、版面复杂的报告，传统文本解析吃力，ADE 的视觉 + agent 路线有优势。代价是算力贵、延迟大，纯文本 PDF 用它浪费。
场景六：多语言扫描件 OCR -> Mistral OCR。 文档以扫描件/图片为主、要多语言识别、已经在用 Mistral 生态，Mistral OCR 是顺手的 OCR 向选择。但如果你要的是"文档结构化"而非"字识别"，Docling/Reducto 更对口。
四、选型建议与避坑指南
把六家放一起，选型逻辑就一句话：先定场景，再用场景卡工具。但有几个坑，不管选哪个都得知道。
坑一：表格是分水岭。 2026 年文档解析的真正差距在表格，不在正文。正文大家都能提到 95% 以上，差距在合并单元格、嵌套表头、跨页表格、多级表头。LlamaParse 和 Mistral OCR 在这类场景容易丢结构，Reducto 和 Docling 是表格强项。选型前拿你最复杂的那张表测一遍，别只测正文。
坑二：准确率数字别全信。 厂商自报的准确率（包括 Reducto 的 RD-TableBench 领先约 20%）都是在自家选定的数据集上跑的，换个数据集结论可能完全不同。代表性对比能告诉你方向，具体数字请用你的真实文档自己压测。没有哪个 benchmark 能代替你自己的业务数据。
坑三：私有部署 vs 云 API 是硬门槛。 不是"哪个更好"的问题，是"你能不能用"的问题。金融、医疗、政府、法律场景数据不能出境，Docling 和 Unstructured 开源库是唯二能完全自托管的，其余四款直接出局。别在合规卡死之后再回头选型，先过合规这一关。
坑四：RAG 适配看输出结构，不看准确率。 解析器准确率高不等于 RAG 效果好。RAG 要的是干净的 Markdown/JSON 分块、合理的阅读顺序、表格不被切碎。LlamaParse 原生接 LlamaIndex 最顺，Docling 输出结构化最干净，Reducto 结构最准但要看你怎么接。别只比解析准确率，要看下游 RAG 的检索质量。
坑五：定价口径不一样。 LlamaParse 按页，Reducto 按页，Mistral OCR 按 token/页，Unstructured SaaS 按量，Docling 自托管是算力成本。按页和按量没法直接比，得按月文档量折算。一个月 10 万页，LlamaParse 和 Reducto 的账单可能差几倍。先估月用量，再折算成同一口径比。
坑六：版本和模型权重。 Docling 的 DocLayNet 模型有版本迭代，Unstructured 库大版本之间 API 会变，LlamaParse 云端版本厂商随时更新可能影响输出。自托管锁版本，云 API 关注厂商变更公告。
五、云大厂参照与我的判断
上面六家不是全部。如果你要云大厂的参照系，可以看 AWS Textract（按页计费，强表格和表单 FIELDS，AWS 生态集成）、Google Document AI（按页计费，强表单解析和 OCR，GCP 生态）、Azure Document Intelligence（按页计费，强布局和表格，Azure 生态）。这三家胜在云大厂背书、SLA 稳定、生态集成顺，但价格通常比开源和初创方案高，且都是专有云、数据要过厂商服务器。如果你的基础设施已经全在 AWS/GCP/Azure，直接用云大厂的解析服务往往是最省集成的选择。
我的判断是：2026 年文档解析赛道的竞争焦点已经从"能不能解析"转移到了"结构化有多干净"和"表格有多准"。正文大家都能提到 95% 以上，差距在版面还原、表格结构、阅读顺序、RAG 友好这些硬骨头。Docling 押开源自托管 + 结构化，LlamaParse 押 RAG 流水线零摩擦，Unstructured 押多格式覆盖，Reducto 押复杂文档表格准确率，LandingAI 押视觉 agent 路线，Mistral OCR 押多语言 OCR。六条路线，谁也没法通吃。
所以回到开头的问题：LlamaParse、Docling、Unstructured、Reducto 怎么选？别问哪个最好，问你的文档是什么形态、表格有多复杂、数据能不能出境、你要喂给谁。答案早就写在你的场景里。最后一遍提醒：本文为代表性对比，非亲自压测，准确率与定价以官方为准。
FAQ
Q：RAG 管线用哪个？ A：要私有部署 + 数据不出门，选 Docling（输出 Markdown/JSON 干净，可自托管）。要快速搭 demo + LlamaIndex 生态，选 LlamaParse（原生接 LlamaIndex，免费额度够 demo）。两者区别在于：Docling 要工程能力但完全私有免费，LlamaParse 省事但表格密集场景弱、数据要过云。
Q：表格密集的文档选哪个？ A：Reducto 最强，RD-TableBench 上自称复杂文档准确率比主流方案高最多约 20%（厂商自报，以官方为准）。Docling 次之，DocLayNet 布局模型做表格恢复也强。LlamaParse 和 Mistral OCR 在合并单元格、嵌套表头这类场景容易丢结构，表格密集别选。
Q：能私有部署、数据不出门吗？ A：能完全自托管的只有 Docling（MIT 开源）和 Unstructured 开源库（Apache-2.0）。其余四款（LlamaParse、Reducto、LandingAI ADE、Mistral OCR）都是专有云 API，数据要过厂商服务器。金融/医疗/法律等隐私敏感场景，先过合规这关再选型。
Q：LlamaParse 和 Docling 区别是什么？ A：LlamaParse 是 LlamaIndex 的云 API 专有服务，开箱即用、原生接 LlamaIndex RAG 框架、有免费额度，但不可自托管、表格提取一般。Docling 是 IBM 开源库，MIT 许可可完全私有部署、DocLayNet 布局模型做结构化和表格恢复强，但要自己写管线、扛 GPU、配模型权重。一句话：LlamaParse 省事走云，Docling 私有走自托管。
Q：价格怎么算？ A：口径不一样，别直接比大小。Docling 开源免费（成本 = 你的算力）；Unstructured 开源库免费、SaaS 按量；LlamaParse 有约 1000 页/天免费额度后按页计费；Reducto 按页计费；LandingAI ADE 按页/按量；Mistral OCR 按 token/页。按页和按量要按月文档量折算成同一口径再比。所有定价以官网为准，本文数字仅为代表性参考。
参考来源
- Docling 项目仓库（IBM Research 开源）：https://github.com/docling-project/docling
- LlamaParse 官方文档与定价：https://docs.cloud.llamaindex.ai/llamaparse
- Unstructured 开源仓库：https://github.com/Unstructured-IO/unstructured
- Unstructured 平台与定价：https://unstructured.io/
- Reducto 官网与 RD-TableBench：https://reducto.ai/
- LandingAI Agentic Document Extraction：https://landing.ai/platform/agentic-document-extraction
- Mistral OCR 文档：https://docs.mistral.ai/capabilities/ocr/
- AWS Textract 定价：https://aws.amazon.com/textract/pricing/
- Google Document AI 定价：https://cloud.google.com/document-ai/pricing
- Azure Document Intelligence 定价：https://azure.microsoft.com/pricing/details/ai-document-intelligence/