AI獨角獸DeepSeek正式開源30億參數(shù)（3B）模型DeepSeek-OCR，以”上下文光學(xué)壓縮”這一顛覆性思路，破解了長期困擾大語言模型（LLM）的長文檔處理算力難題。其核心創(chuàng)新在于跳出傳統(tǒng)文本處理框架：將原本需要數(shù)千個文本Token表達的內(nèi)容，渲染為圖像后壓縮為數(shù)百個視覺Token，通過”視覺→文本”的轉(zhuǎn)換路徑實現(xiàn)算力優(yōu)化。

這一思路直擊行業(yè)痛點——當(dāng)前LLM處理長文本時，計算復(fù)雜度隨序列長度呈平方級增長，導(dǎo)致算力成本居高不下。DeepSeek團隊發(fā)現(xiàn)，人類視覺系統(tǒng)天生具備高效信息壓縮能力，遂提出用機器模擬這一過程：將文本轉(zhuǎn)化為圖像后，借助視覺模型的特征提取能力實現(xiàn)10-20倍壓縮，且在10倍壓縮率下仍保持97%以上的OCR準確率。?

在國際權(quán)威文檔解析基準OmniDocBench上，DeepSeek-OCR創(chuàng)下震撼性成績：僅用100個視覺Token，便超越了需256個Token的GOT-OCR2.0；使用不足800個視覺Token時，性能碾壓平均每頁需6000+Token的MinerU2.0。即便將壓縮率提升至20倍，模型準確率仍能維持在60%左右，展現(xiàn)出極強的魯棒性。?

算力效率方面，該模型更顯”小而強”的特質(zhì)：單塊A100-40GGPU每日可生成超20萬頁優(yōu)質(zhì)LLM/VLM訓(xùn)練數(shù)據(jù)，若部署20個節(jié)點（160塊A100），日處理量可飆升至3300萬頁。這一效率意味著大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)制備成本將大幅降低，為AI模型迭代提供關(guān)鍵支撐。?

DeepSeek-OCR的強悍性能源于兩大核心組件的協(xié)同設(shè)計：?

DeepEncoder深度編碼器：作為”壓縮引擎”，其融合SAM-base（8000萬參數(shù)）與CLIP-large（3億參數(shù)）架構(gòu)，前者以窗口注意力提取局部視覺特征，后者以全局注意力把握整體信息，中間通過16×卷積壓縮器大幅削減Token數(shù)量。該組件支持512×512至1280×1280多分辨率輸入，動態(tài)適配不同場景需求。?

DeepSeek3B-MoE解碼器：采用混合專家架構(gòu)，64個專家中激活6個及2個共享專家，實際激活參數(shù)約5.7億，在保證30億參數(shù)模型表達能力的同時，維持輕量級模型的推理效率，負責(zé)將壓縮視覺Token精準還原為文本。?

不同于傳統(tǒng)OCR工具，DeepSeek-OCR具備跨模態(tài)”深度解析”能力。依托涵蓋3000萬頁多語言PDF、300萬條Word文檔的海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)（含100種語言，中英文占2500萬頁），模型可對復(fù)雜文檔元素進行結(jié)構(gòu)化提?。?

金融圖表直接轉(zhuǎn)換為Markdown表格數(shù)據(jù)?

化學(xué)結(jié)構(gòu)式解析為國際通用的SMILES格式?

幾何圖形識別線段關(guān)系與拓撲結(jié)構(gòu)?

自然圖像生成密集語義描述（densecaptions）?

這一能力使其在STEM科研、金融分析、教育出版等專業(yè)領(lǐng)域具備極高應(yīng)用價值，例如科研人員可快速將文獻中的公式與圖表轉(zhuǎn)化為可編輯內(nèi)容，大幅提升研究效率。