LlamaIndex 于10月22日发布 OCRia-1，一款40亿参数的视觉语言文档解析模型，已用于 LlamaParse。它面向财务报告、保险文件和税表等复杂页面，把文字、版式、表格与图表转换为后续搜索和 Agent 可用的结构化内容。
模型可重建嵌套表头、合并单元格和不规则网格，保持数值与标签之间的关系；图表则可转成包含数据点的 HTML 表格。对于上下标、删除线、复选框和公式，系统分别保留 Markdown、HTML 或 LaTeX 表示，避免只提取纯文本后丢失语义。
公司公布的自测结果中，OCRia-1 在 ParseBench 综合得分87.4，并展示 olmOCR-bench、PulseBench-Tab 和 fr-bench-pdf2md 的比较。训练结合十万多页文档、人工及合成标注，采用监督微调和可验证奖励强化学习。LlamaParse 引入该能力后维持既有价格。