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大模型表格识别能力实测：MiMo-V2与GPT-5.4对比分析

蒋张琦·2026-08-14·阅读 48 GEO检测（免费）
表格识别多模态模型MiMo-V2
|难度：普通|阅读约 13 分钟

1. 大模型表格识别能力实测背景

上周AI领域迎来两场重要发布：OpenAI在3月17日推出GPT-5.4系列中的Mini/Nano版本，小米紧随其后于3月18日发布MiMo-V2系列。作为长期关注多模态模型落地的技术团队，我们第一时间将三款新模型纳入表格识别专项评测体系。

表格识别看似简单，实则是检验多模态模型综合能力的"试金石"。它要求模型同时具备：

  • 精确的视觉元素定位能力（识别表格边框、行列分隔）
  • 结构化的逻辑理解能力（区分表头、数据、标题层级）
  • 高保真的内容还原能力（准确提取文字和数字）

我们采用工业级严苛标准：表格结构与内容必须与原图完全一致，任何一处不符即判错。这种评测方式能真实反映模型在金融报表处理、医疗数据录入等专业场景的实际可用性。

需要模型API调用？ 免费领10W Token，多模型网关一键接入 Claude、DeepSeek 等主流模型。

2. 评测模型与测试环境配置

2.1 参评模型规格对比

模型名称 发布方 发布时间 定位描述 参评版本
MiMo-V2-Omni 小米 2024/3/18 全模态Agent感知底座 v2.0.3
GPT-5.4-Mini OpenAI 2024/3/17 Agent系统子代理 mini-0320
GPT-5.4-Nano OpenAI 2024/3/17 轻量级分类/提取任务 nano-0320

2.2 测试数据集构成

我们从公开数据集中精选300张真实场景表格图片，涵盖：

  • 金融报表（占比35%）
  • 医疗记录（25%）
  • 学术论文附表（20%）
  • 企业数据看板（15%）
  • 其他复杂表格（5%）

每张图片均包含以下挑战要素：

  • 多级表头嵌套（至少2层）
  • 跨行列合并单元格
  • 半透明水印覆盖
  • 低对比度文字
  • 非标准边框样式

2.3 评测执行方案

测试采用NoneLinear标准

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