DeepSeek开源OCR模型：长文本压缩技术，精度表现超预期
近日，科技界迎来一项重大进展——DeepSeek团队在GitHub平台正式开源其最新研发的DeepSeek-OCR模型，这项成果专注于光学字符识别技术的创新应用。
作为专长文本场景设计的解决方案，该模型采用约30亿参数的轻量化架构，首次系统验证了“光学二维映射压缩”技术在复杂上下文处理中的可行性。研发团队通过模块化设计，将核心功能拆解为视觉编码与文本解码两大组件。
在视觉处理环节，DeepEncoder模块展现出独特优势。该组件能够在接收高分辨率图像输入时，自动维持低激活状态，通过动态压缩算法将视觉信息转化为简洁的token序列。这种设计既确保了信息完整性，又显著降低了计算资源消耗。
解码部分则由改进型的DeepSeek3B-MoE-A570M架构承担。该解码器采用混合专家系统（MoE），实现了对视觉token的高效解析与文本重构。实验表明，当视觉token与文本token的比例控制在1:10以内时，模型识别准确率可达97%；即使压缩比例提升至20倍，仍能保持约60%的识别精度。
技术团队特别指出，该模型的创新之处在于建立了视觉压缩与文本生成的动态平衡机制。通过控制token压缩比率，系统能够在信息保留与计算效率间取得最优解，这种特性为大型语言模型的记忆管理提供了全新视角。
目前，开源版本已包含完整的训练框架与推理代码，支持多种分辨率的文档图像处理。研究团队表示，后续将重点优化极端压缩场景下的性能表现，并探索该技术在多模态大模型中的扩展应用。
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