DeepSeek-OCR是DeepSeek AI推出的开源光学字符识别模型，专为解决复杂的文档信息提取需求而设计。它超越了传统文字识别，在精准提取图像中文本的同时，更能理解文档的深层结构，智能输出保留原始布局的Markdown格式，并具备解析图表内容的强大能力。
鉴于DeepSeek-OCR初期仅开源了模型与部署方案，尚未提供可直接体验的在线服务，OpenChat平台现已完成该模型的部署与集成。我们旨在搭建一个开箱即用的体验环境，用户现在即可通过我们的平台直接下载并使用DeepSeek-OCR的全套功能，亲身感受其卓越的文档识别与结构化能力。

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我们非常期待您的宝贵反馈，无论是功能建议、使用体验，还是 Bug 报告，都将是我们持续优化的重要动力。下面我将介绍OpenChat与DeepSeek-OCR集成后具体的使用方式。

1. DeepSeek-OCR介绍

DeepSeek-OCR 是由 DeepSeek AI 推出的先进开源光学字符识别模型。它超越了传统OCR技术，专为应对现代文档处理的复杂需求而设计，致力于提供从文字识别到深度理解的端到端智能解决方案。

1.1 核心特性与优势

  1. 卓越的识别精度
    采用先进的深度学习架构，在各种场景（如文档、表格、自然图像）下均能实现高准确率的文字检测与识别。
    对复杂版式、低质量图像及特殊字体具备出色的鲁棒性。
  2. 强大的结构化输出能力
    超越纯文本： 不仅能提取文字，更能理解文档的逻辑结构与布局，精准还原段落、标题、列表等元素。
    Markdown 生成： 可将识别结果直接转换为结构清晰、排版规范的 Markdown 格式，极大提升内容后续编辑与分发的效率。
  3. 深入的视觉内容解析
    表格智能识别： 能够准确解析表格结构，还原行列关系，并输出为可编辑的格式化数据。
    图表内容提取： 具备初步的图表分析与理解能力，为数据可视化与重构提供支持。

1.2 技术开放与社区生态

作为一款开源模型，DeepSeek-OCR 秉承技术共享的理念，全面开放模型权重与部署方案，助力开发者和研究者在各自领域进行二次开发与应用创新，共同推动文档智能处理技术的发展。

2. OpenChat集成DeepSeek-OCR

2.1 丰富的 OCR 功能选择

OpenChat 集成了强大的 DeepSeek-OCR 引擎，为您提供四种专业的识别模式，满足不同场景下的文档处理需求：

  • 自由OCR：从图片中精准提取原始文本内容
  • 转换为Markdown：智能分析文档结构与版式，输出规整的 Markdown 格式
  • 解析图表：从各类图表图形中提取结构化数据信息
  • 图像描述：生成详细、准确的图像内容描述
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2.2 便捷的使用体验

用户只需上传图片，无需任何复杂配置，即可立即体验我们提供的 OCR 识别服务。OpenChat 已经完成所有的后端部署与优化工作，为您提供开箱即用的智能图像识别体验。
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2.3 灵活的部署选项

如果您已经通过官方方案自行部署了 OCR 服务，也可以通过配置页面轻松接入您的专属 URL，享受同等的功能体验与更个性化的服务配置。
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2.4 实际使用效果

2.4.1 Markdown文本查看

我们通过上传一张双栏排版的论文截图进行测试。从识别结果可以看出，DeepSeek-OCR在处理复杂版式文档时，能够准确理解并还原原文的逻辑阅读顺序。即使面对双栏布局，模型也能智能识别文本的视觉流与语义关联，将内容按读者预期的自然顺序进行重组输出，而非简单地按坐标位置机械排列。这一特性确保了识别结果不仅“可读”，更“易读”，显著提升了学术文献、报刊杂志等多栏文档的数字化效率和实际使用价值。
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2.4.2 图表解析识别

我们通过一个具体案例来展示DeepSeek-OCR的图表解析能力。测试中，模型对论文中的一幅图表进行了深度解析。如下文所示，解析结果不仅完整输出了图表内的各项数据，还准确理解了其组织逻辑与核心结论，这充分证明了其解析结果的高度准确性。
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Table1:EvaluationperplexityonPG19dataset(Raeetal.,2020).FT:DirectFine-tuning.PI:PositionInterpolation.Modelfine-tunedwithPIshowsprogressivelylowerperplexitywithlongercontextwindow,showingthatPIcanleverage longcontextwell,whilethe perplexityofFTincreases overlongerwindow.Note that overall the perplexity is higher compared to Table 2 since PG19 has very different writing styles.

翻译如下：
表1：在PG19数据集上的困惑度评估结果
FT：直接微调 | PI：位置插值

使用PI微调的模型在上下文窗口更长时，困惑度逐渐降低，表明PI能够有效利用长上下文信息；而FT的困惑度随窗口延长反而上升。需要注意的是，整体困惑度高于表2，这是因为PG19数据集的文本风格差异较大。

在实际测试中，当我们使用自有 OCR 功能或“转换为 Markdown”模式处理图表时，DeepSeek-OCR 能够高度还原图表中的主要内容，包括数据区域文字、基本结构与标注信息，整体提取效果较为完整，展现出较强的通用识别能力。然而，在面对结构复杂的表头（如多层合并单元格、斜线表头、跨行列标题等）时，模型仍存在一定局限性，可能出现层级关系误判、跨行列内容合并不准确等问题。这反映出其在高度非规则结构理解方面的优化空间。
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2.4.3 复杂公式识别

在本篇博客中，我们使用了 Markdown 语法来呈现关键的数学公式。然而，部分 Markdown 编辑器在对复杂 LaTeX 公式的渲染与转义支持上存在局限，可能导致公式无法被正确显示。为确保所有读者都能清晰地查阅公式内容，我们特此将所有核心公式以代码块的形式进行展示，这既能保证格式的统一，也可作为直接的参考。
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f ( x , m ) = [ ( x 0 + i x 1 ) e i m θ 0 , ( x 2 + i x 3 ) e i m θ 1 , … , ( x d − 2 + i x d − 1 ) e i m θ d / 2 − 1 ] ⊤ ( 1 ) \mathbf{f}(\mathbf{x},m) = [(x_{0} + \mathrm{i}x_{1})e^{\mathrm{i}m\theta_{0}},(x_{2} + \mathrm{i}x_{3})e^{\mathrm{i}m\theta_{1}},\ldots ,(x_{d - 2} + \mathrm{i}x_{d - 1})e^{\mathrm{i}m\theta_{d / 2 - 1}}]^{\top} \quad (1) f(x,m)=[(x0​+ix1​)eimθ0​,(x2​+ix3​)eimθ1​,…,(xd−2​+ixd−1​)eimθd/2−1​]⊤(1)
= R e ⟨ f ( q , m ) , f ( k , n ) ⟩   = R e [ ∑ j = 0 d / 2 − 1 ( q 2 j + i q 2 j + 1 ) ( k 2 j − i k 2 j + 1 ) e i ( m − n ) θ j ]   = ∑ j = 0 d / 2 − 1 ( q 2 j k 2 j + q 2 j + 1 k 2 j + 1 ) cos ⁡ ( ( m − n ) θ j ) + ( q 2 j k 2 j + 1 − q 2 j + 1 k 2 j ) sin ⁡ ( ( m − n ) θ j )   = R e ⟨ f ( q , m ) , f ( k , n ) ⟩ ( 2 ) \begin{array}{r c l}{{}}&{{}}&{{=\mathrm{Re}\langle\mathbf{f}(\mathbf{q},m),\mathbf{f}(\mathbf{k},n)\rangle}}\ {{}}&{{}}&{{=\mathrm{Re}\left[\sum_{j=0}^{d/2-1}(q_{2j}+\mathrm{i}q_{2j+1})(k_{2j}-\mathrm{i}k_{2j+1})e^{\mathrm{i}(m-n)\theta_{j}}\right]}}\ {{}}&{{}}&{{=\sum_{j=0}^{d/2-1}(q_{2j}k_{2j}+q_{2j+1}k_{2j+1})\cos((m-n)\theta_{j})+(q_{2j}k_{2j+1}-q_{2j+1}k_{2j})\sin((m-n)\theta_{j})}}\ {{}}&{{}}&{{=\mathrm{Re}\langle\mathbf{f}(\mathbf{q},m),\mathbf{f}(\mathbf{k},n)\rangle}}\end{array} \quad (2) ​​=Re⟨f(q,m),f(k,n)⟩ ​​=Re[∑j=0d/2−1​(q2j​+iq2j+1​)(k2j​−ik2j+1​)ei(m−n)θj​] ​​=∑j=0d/2−1​(q2j​k2j​+q2j+1​k2j+1​)cos((m−n)θj​)+(q2j​k2j+1​−q2j+1​k2j​)sin((m−n)θj​) ​​=Re⟨f(q,m),f(k,n)⟩​(2)

2.4.4 复杂场景图片描述

面对包含丰富视觉与文本元素的复杂图片，此模式能够进行全景分析。它超越单纯的文字识别，综合理解图中的物体、场景布局和所有文本内容，最终输出一份结构清晰、语言描述全面的“综合场景报告”，让机器真正读懂复杂图像。
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3. 总结

DeepSeek-OCR通过其卓越的识别精度、强大的结构化输出能力和深入的视觉内容解析，为文档数字化处理树立了新标准。无论是学术研究、商业分析还是日常文档处理，DeepSeek-OCR都能提供高效、精准的智能识别解决方案，真正实现了从“可读”到“易读”的技术飞跃。

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