longcat ai 不具备跨页表格解析能力，其模型聚焦多模态生成与理解；高精度跨页表格解析需依赖 textin、jboltai、unlimited ocr 或 yolo x layout 等专业工具。
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Longcat AI 并不直接提供跨页表格解析能力。目前公开资料中，LongCat 系列模型（如 LongCat-Next、LongCat-Video-Avatar 1.5）聚焦于多模态生成与理解，核心方向是音频驱动视频生成、原生多模态 Token 统一建模、图表重建等，而非文档结构解析或 PDF 表格提取任务。
真正实现高精度跨页表格解析的是另一类专业文档智能工具，例如：
- TextIn（合合信息）：通过语义识别+跨页表格合并算法，自动判断续表位置、继承表头、还原行列逻辑；
- JBoltAI 的 PDF 表格 1:1 还原引擎：采用跨页拼接技术，结合合并单元格结构保留机制，确保财务报表、合同条款等关键数据不丢失；
- Unlimited OCR（百度开源）：用 R-SWA（Reference Sliding Window Attention）让模型“始终看到整份文档的视觉上下文”，解决长文档中第5页表格和第6页数据的归属断裂问题；
- YOLO X Layout：作为文档版面理解模型，能识别页脚干扰、判断跨页表格的视觉连贯性，把两页之间的页脚当作装饰元素而非内容中断点。
这些方案的共同逻辑是：
- 不按页独立处理，而是建立跨页语义关联；
- 区分真实表格边界与排版干扰元素（如页眉页脚、分栏线、水印）；
- 显式建模表头继承规则和合并单元格拓扑关系，而非仅输出文本序列。
所以如果你在文档处理场景中需要可靠支持跨页表格，应选择 TextIn、JBoltAI 或基于 Unlimited OCR 构建的解析服务，而不是 LongCat 系列模型。后者更适合作为下游环节——比如把已结构化的表格数据输入 LongCat-Next，做进一步的图表语义理解或可视化生成。
不复杂但容易忽略。
