docling は動作しますか?

はい。docling は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 3 分でインストールして起動し、途中で 4 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。

Argusic は docling をどのようにテストしましたか?

新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット 734e8f0d6907 に固定)。記録された試行は 2 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。

docling のテストにはいくらかかりましたか?

この判定を出した実行のコストは 0.18 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。

docling のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?

この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 3.2 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。

docling には GPU が必要ですか?

起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。

docling のインストールでは何がうまくいきませんか?

記録された実行では 4 件の問題が発生しました。そのうち 4 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。

docling の証拠はどこにありますか?

記録された 2 回の実行すべてをこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。

英語の原文: https://argusic.com/subject/docling

docling

文書を生成AIのために準備しましょう

動作するソース: GitHub ホームページPythonMITコミット 734e8f0d6907

Python、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: ai、convert、document parser、document parsing、documents、docx、html、markdown.

docling は動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 3.2 分でインストールし、4 件のエラーに遭遇してすべてを自力で修正し、セッション全体が記録されました。

Docling SDK 2.133.0 (slim) installed; DocumentConverter successfully converts HTML, CSV, Markdown, EPUB, and AsciiDoc into DoclingDocument with markdown/HTML/dict export; 213 of 214 backend tests pass
クリーンなマシンでエージェントが最終的に得た結果 (エージェント自身の言葉)。計測方法

Argusic が毎回新しいマシンで計測しています。 すべての数値はその証拠にリンクしています。 Argusic スコア 100 点中 96.7 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。

概要

判定: 動作する
Argusic スコア: 96.7 / 100
検証した実行のコスト: 0.18 USD (実測)
記録された実行: 2
最終テスト: 2026-10-31
スター: 70,104
フォーク: 5,258
未解決の Issue: 962
ウォッチャー: 224
サイズ: 467 MB
作成日: 2024-07-09
最終プッシュ: 2026-11-04

プロジェクトのデータは GitHub から取得 (このページの冒頭にリンクあり)、更新日 2026-11-04。テストデータは Argusic によるもので (CC BY 4.0)、すべての数値は、完全なログ、録画、それらの sha256 ハッシュを含む実行ページにリンクしています。

計測した内容

この判定を決めた実行から取得しています。各行は記録された値であり、推定値ではありません。

docling のテスト中に各失敗で失われた時間 (記録された実行から作成) — 各バーはエージェントが記録した失敗と、それにかかった時間です。この実行のデータのみから描いています。

うまくいかなかった点 (エージェント自身の言葉)

エージェント自身の言葉を、深刻なものから順に掲載しています。助言に書き換えることはありません。

pytest-asyncio 1.4.0 strict mode hangs on module-scoped fixtures (affects e2e verification tests in test_backend_epub.py, test_backend_email.py, test_backend_docling_parse.py, etc.)12.5 分
/tmp disk full during pip install (7.8GB total)2 分
test_email_backend_collapses_line_breaks_in_headers assertion failure: QP-encoded header value differs from expected plain-text value
No module 'torch' — torch-dependent backends (image_native, extraction models) cannot be tested

インストール時間: 3 分
クリーンなマシンから完了まで: 74 分
遭遇したエラーと修正したエラー: 4 件に遭遇、4 件を人の手を借りずに修正
結果の証明方法: DocumentConverter.convert() on 5 format types returned SUCCESS with exported markdown; cli entry point fails due to missing torch (plugin-defaults chain)
使用したモデルのトークン: 527,456
テストした正確なコミット: 734e8f0d6907
コンテナイメージ: sha256:cdd920bce783

計測していない内容

残りの半分です。この証拠がどこまでを示すのかを正確に確認できます。欠けている部分は欠けているものとして表示し、埋めることはありません。

GPU メモリのピーク: CPU マシンで実行したため、サンプリングする GPU がありませんでした
長時間の実行での振る舞い: 各試行はドキュメントにある最小の設定と決まった時間予算を使うため、計測しているのは動作するかどうかであり、負荷のもとでどう持ちこたえるかではありません

セッションを見る

クリーンなマシンから始まる実行の全体を、実際の速度で再生します。カットも早送りもしていません。

試行 1 の録画、実行日 2026-10-04。上の判定を決めた試行です。この動画の元になったターミナル録画が証拠であり、sha256 フィンガープリントとともに保存されています。動画はそこからレンダリングしたものです。再生ボタンを押すまで、動画ホストからは何も読み込まれません。

録画の最後

この判定を決めたターミナルセッションの最後の行を、記録されたとおりに表示しています。

print(f'AsciiDoc: SUCCESS, {len(r.document.export_to_markdown())} md chars')
print('E2E_CONVERSION_VERIFIED')
\" 2>&1" in /work/repo
 succeeded in 2825ms:
HTML: SUCCESS, 357 md chars
CSV: SUCCESS, 1910 md chars
MD: SUCCESS, 677 md chars
EPUB: SUCCESS, 18429 md chars
AsciiDoc: SUCCESS, 487 md chars
E2E_CONVERSION_VERIFIED
tokens used
527,456

セッション全体を再生 (クリーンなマシンからこの時点までのすべてのコマンド)。

テスト方法

1 つのエージェント、1 つのコンテナで、人の手は借りません。エージェントはプロジェクト自身のドキュメントに書かれた方法でインストールし、実行し、壊れた部分を修正します。以下はすべて、実際に起きたとおりに記録されています: ターミナルセッション、ログ、そして正確なコミットです。評価方法の全文.

強みと限界

意見ではなく、計測された事実です。コンテンツの作成方法.

うまくいった点

クリーンなマシンで実行状態に達し、セッションが記録されました。
3.2 分でインストールでき、Argusic が計測した比較可能な 230 件のプロジェクトの中央値より速い結果です。
4 件のエラーすべてから、人の介入なしに回復しました。失敗が解決できる程度にはドキュメント化されていることを示しています。
GPU なしで動作したため、起動に GPU は必要ありません。
ホストの報告によると、ライセンスは MIT です。
2 回計測しているため、一度きりの結果ではありません。

Argusic がインストールして時間を計測した ai のプロジェクト 231 件のうち、docling は実行状態に達するまでの速さが 92 番目で、231 件中 152 件がそもそも実行状態に達しました。

適している用途

ノートパソコンや小さなサーバーで試す場合: GPU なしで実行状態に達しました。
手早く評価したい場合: クローンから 3.2 分後には動作していました。

同じ分野でテストしたプロジェクト

ここに挙げたものはすべて、Argusic がクリーンなマシンにインストールして実行しました。テストしていないものは表示されません。

実行履歴

テスト担当	試行	結果	スコア	コスト (USD)	日時
Argusic Runner	2/3	動作した	93.33	0.13	2026-10-31 16:38 UTC
Argusic Runner	1/3	動作した	100.00	0.18	2026-10-04 08:32 UTC

トピック (出典: GitHub)

ai convert document-parser document-parsing documents docx html markdown pdf pdf-converter pdf-to-json pdf-to-text pptx tables xlsx

バッジを埋め込む

プロジェクトの README に貼る Markdown です。バッジはこのページにリンクします。利用条件: 利用規約ページ.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/docling.svg)](https://argusic.com/subject/docling)

質問

docling は動作しますか?: はい。docling は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 3 分でインストールして起動し、途中で 4 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
Argusic は docling をどのようにテストしましたか?: 新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット 734e8f0d6907 に固定)。記録された試行は 2 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
docling のテストにはいくらかかりましたか?: この判定を出した実行のコストは 0.18 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。
docling のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?: この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 3.2 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。
docling には GPU が必要ですか?: 起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。
docling のインストールでは何がうまくいきませんか?: 記録された実行では 4 件の問題が発生しました。そのうち 4 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。
docling は代替のプロジェクトと比べてどうですか?: Argusic がインストールして時間を計測した ai のプロジェクト 231 件のうち、docling は実行状態に達するまでの速さが 92 番目で、231 件中 152 件がそもそも実行状態に達しました。
docling の証拠はどこにありますか?: 記録された 2 回の実行すべてをこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。