DeepSeek-OCR是DeepSeek AI团队于2025年10月发布的一款创新多模态模型，它通过“视觉-文本压缩”的新范式，为文档识别和长文本处理提供了高效的解决方案。

🎯 核心创新：视觉文本压缩

DeepSeek-OCR的核心突破在于将文本信息通过视觉方式进行高效压缩。传统OCR工具只是简单地提取文本字符，而DeepSeek-OCR则能够将长文本渲染为图像，然后用极少的视觉token来表示大量文本信息。

压缩性能表现：

• 10倍压缩率下：OCR准确率高达97%
• 20倍压缩率下：准确率仍保持约60%

这意味着原本需要数千个文本token的内容，现在仅用几百个视觉token就能表示，大大提升了长文本处理的效率。

🏗️ 技术架构设计

双模块架构

DeepSeek-OCR采用精心设计的双模块架构：

1. DeepEncoder视觉编码器（约3.8亿参数）

• SAM-base组件（80M参数）：负责局部细节感知，采用窗口注意力机制
• CLIP-large组件（300M参数）：负责全局布局理解，使用全局注意力机制
• 16倍压缩层：在两个组件之间进行特征压缩，减少视觉token数量

2. DeepSeek3B-MoE解码器

• 基于混合专家架构，推理时仅激活约5.7亿参数
• 包含多个专用专家，分别处理表格、公式、文本等不同内容

✨ 关键特性与优势

多分辨率支持

模型提供五种预设模式，适应不同场景需求：

• Tiny模式（512×512）：64个视觉token，适合简单文档
• Small模式（640×640）：100个视觉token，平衡型选择
• Base模式（1024×1024）：256个视觉token，通用场景
• Large模式（1280×1280）：400个视觉token，高精度需求
• Gundam模式：专为复杂文档优化，支持动态裁剪

卓越的性能表现

在权威测试中展现出色能力：

• 仅用100个视觉token即超越GOT-OCR2.0（每页256token）
• 使用少于800个视觉token便优于MinerU2.0（平均每页6000+token）
• 单张A100显卡日处理能力超过20万页文档

广泛的格式支持

• 支持单张图像、PDF文档及批量处理
• 输出结果为Markdown格式，保留完整的文档结构
• 内置边界框检测，精准定位文本、表格、图像位置

🔬 技术突破意义

DeepSeek-OCR解决了传统OCR技术的几个核心痛点：

1. 结构保持：不仅提取文字，还能完整保留表格、公式等布局信息
2. 多语言支持：支持约100种语言，包括中文、英文等主流语言
3. 复杂内容解析：能够处理图表、化学公式、几何图形等复杂内容
4. 端到端处理：无需复杂的后处理流程，直接输出结构化结果

💡 应用场景与价值

这款模型在多个领域具有重要应用价值：

• 企业文档数字化：高效处理合同、报表等大量文档
• 学术研究：论文、古籍的数字化保存与分析
• LLM训练：为大规模语言模型提供高质量训练数据
• 长期记忆系统：为AI对话系统提供高效的记忆压缩机制

🌟 开源生态建设

DeepSeek-OCR已完全开源，提供完整的技术支持：

• 模型权重：在Hugging Face平台公开下载
• 详细文档：包含参数配置指南和使用示例
• 工具链：提供PDF转换、批量处理等辅助工具

DeepSeek-OCR代表了OCR技术的重要演进方向，通过视觉压缩的方式重新定义了文本处理的可能性，为大模型时代的长文本处理提供了创新解决方案。