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核心摘要 本次测评在L4 GPU环境下，通过对财务报表、双栏arXiv论文及扫描版发票等6类复杂文档的实测，深度对比了MinerU、Granite-Docling与PaddleOCR-VL在12项核心解析能力上的表现，揭示了开源PDF解析工具在RAG（检索增强生成）工作流中的真实战力。 ▶ IBM Docling 在表格结构化与多级标题识别上表现最为稳健，凭借其强大的布局分析能力，成为企业级结构化数据提取的首选。 ▶ MinerU 在处理学术论文及复杂数学公式方面具备显著优势，其对LaTeX风格布局的还原度极高，更契合科研与教育场景。 ▶ PaddleOCR-VL 展现了视觉语言模型（VLM）的降维打击优势，在处理模糊扫描件及多语言（如德语发票）时，其鲁棒性远超传统OCR方案。 八卦洞察 PDF解析长期以来被视为AI工程界的“脏活累活”，但随着RAG技术的爆发，这一领域已成为决定大模型落地效果的关键“最后一公里”。从本次测评来看，行业正经历从“字符识别”向“语义布局理解”的范式转移。IBM Docling的崛起标志着老牌科技巨头在小众高性能工具领域的回归，而MinerU与PaddleOCR的持续迭代则代表了中文开源社区在处理复杂排版上的深厚积淀。值得关注的是，单纯的OCR已死，未来的竞争焦点在于如何利用轻量化VLM在保持低推理成本的同时，实现对文档逻辑结构的完美重建。 行动建议 1. 场景化选型： 针对研报与论文，优先集成MinerU；针对企业合同与财务报表，Docling是更稳定的生产力工具。2. 混合解析策略： 建议在RAG流水线中引入路由机制，根据文档元数据（如是否为扫描件）动态切换PaddleOCR-VL或Docling，以平衡精度与成本。3. 关注Markdown质量： 解析结果的Markdown一致性直接影响后续Embedding的质量，开发者应重点测试工具对嵌套表格和跨页标题的处理能力。