待验证50% 置信权衡取舍精确时间

OmniDocBench v1.6 榜单中，Marker 1.8.2 得 78.44 分，远低于 Youtu-Parsing-Omni 的 96.96 分，但 Marker 可以在笔记本 CPU 上运行，而 Youtu-Parsing-Omni 需要 CUDA GPU。

1

来源数

50%

置信度

中期 (~90 天)

时效性

2026/10/12

首次发现

有效期至：2027/1/10

来源

Youtu-Parsing-Omni 深度评测：5B 参数 PDF 解析器值不值得上

涉及实体

Marker 1.8.2product Youtu-Parsing-Omnimodel

相关事实

已验证NVIDIA A100拥有6912个CUDA核心和432个Tensor Core，理论峰值算力达到312 TFLOPS（BF16）67% 相似待验证A17 Pro 芯片的 ANE 算力达35 TOPS，功耗约为 GPU 运行相同任务的1/1065% 相似待验证AWQ、GPTQ、FP8 是专门针对 CUDA GPU 优化的格式，无法在纯 CPU 环境下高效运行64% 相似已验证NVIDIA A100 拥有 6912 个 CUDA 核心64% 相似待验证Radeon 840M通常配备4个CU（256个流处理器），理论FP16算力约4-5 TOPS63% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/1009508

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1009508

MCP

get_claim(id=1009508)