NaceAI 用小模型自校验 OCR，Parse Index 得分 0.834 超 GPT-6 Astra

NaceAI 发布了一个文档读取系统，核心是用小模型 Drex 对 OCR 结果自我校验：先把 PDF 或扫描件转成文本，再由 Drex 逐块比对文本与原始页面图像，只把不匹配的部分送回修正。整个服务定价为每 1000 页 7 美元。 技术上，Drex 只回答窄问题，比如某行 OCR 文本是否与图像一致，单次回答约 50 毫秒、每 100 万次回答约 2 美元。由于只重写被怀疑的文本，每页修正时间中位数下降 28% 到 38%，修正失败时回退到原始读取结果。传统 OCR 会压平表格、丢失勾选框，而 GPT-6 Astra 等前沿模型在大批量场景下成本过高。 基准上，该系统在 Parse Index 上得分 0.834，高于 GPT-6 Astra (low) 的 0.813，成本为每 1000 页 7 美元，对比后者的 70.57 美元，约为十分之一。对需要大批量处理文档的企业来说，这套“小模型做裁判”的架构在准确率和成本之间给出了新的取舍方案。