革命性的文档理解视觉文本压缩技术

DeepSeek OCR 的上下文光学压缩技术智能地压缩视觉信息，同时保留文本提取的必要特征。DeepEncoder 架构结合了三个专用组件——用于视觉理解的 SAM-base、用于视觉-语言对齐的 CLIP-large 和 16 倍卷积压缩器。这种专门为 OCR 优化的架构相比通用多模态模型提供了优势，以 97% 的准确率保持实现 10 倍压缩。

是的，DeepSeek OCR 以 MIT 许可证发布，允许自由使用、修改、分发和商业化，无需任何限制或版税支付。组织可以在本地部署 DeepSeek OCR 进行敏感文档处理，将其集成到商业产品中，或作为付费服务的一部分提供。生产就绪性能（单个 A100 GPU 每天 20 万页以上）使其成为寻求经济高效、合规的文档解析解决方案的企业的理想选择。

DeepSeek OCR 支持 100 多种语言，包括拉丁文字（英语、西班牙语、法语、德语）、亚洲语言（中文、日文、韩文）、阿拉伯文字、西里尔文（俄语、乌克兰语）和印度语言（印地语、孟加拉语、泰米尔语等）。多语言能力内置于核心架构中，确保跨语言的一致准确性。

DeepSeek OCR 在保持相当准确性的同时展示了相对于 MinerU2.0 的显著效率优势。MinerU2.0 需要 6,790 个视觉标记来实现 0.133 英文和 0.238 中文编辑距离。相比之下，DeepSeek OCR 的 Gundam 模式使用少于 800 个标记（减少 97%）来实现几乎相同的结果。这种效率转化为更快的处理速度、更低的成本和处理更高文档量的能力。

DeepSeek OCR 超越传统文本提取，具有先进的 OCR 2.0 功能用于全面的文档理解。该模型擅长图表解析，准确地从图形、柱状图和可视化中提取数据。它识别带有适当下标、上标和符号的复杂化学公式。几何图形理解解释图表、流程图和技术插图。Deep Parsing 功能分析完整的文档结构，在转换为 Markdown 时保留布局、表格、标题和格式。

DeepSeek OCR 针对各种硬件配置的高效部署进行了优化。对于生产使用，单个 NVIDIA A100-40G GPU 每天可以处理超过 20 万页，使其适用于企业级文档处理。该模型的架构在解码器中具有 5.7 亿激活参数，也允许它在性能较弱的 GPU 上运行，性能根据所选分辨率模式进行缩放。Tiny 模式（64 个标记）甚至可以在移动和边缘设备上运行。

在 HuggingFace 上使用 DeepSeek OCR 非常简单。首先安装 transformers 库，然后使用 AutoModel.from_pretrained('deepseek-ai/DeepSeek-OCR') 加载模型。我们提供了完整的 HuggingFace 部署指南，包括 Gradio 演示、推理 API 和模型优化技巧。您可以直接在 HuggingFace Spaces 上免费试用我们的在线演示，或下载模型到本地进行离线使用。

是的！虽然 DeepSeek OCR 主要通过 HuggingFace 分发，但您可以使用 Ollama 运行其他 DeepSeek 模型来处理文档。我们提供了详细的 Ollama 本地部署指南，包括 Docker 配置和 GPU 优化。对于完整的 OCR 功能，建议直接使用 DeepSeek-OCR 模型，该模型专门针对文档处理进行了优化，可以通过 Python API 轻松集成到 Ollama 工作流中。

DeepSeek OCR 擅长处理 PDF 文档，可以将多页 PDF 转换为格式化的 Markdown，同时保留表格、标题和布局结构。我们的 PDF 处理教程提供了批量处理脚本、公式提取和图表识别的完整示例。相比传统 PDF OCR 工具，DeepSeek OCR 使用少 97% 的标记即可达到相同精度，大大降低了处理成本和时间。支持 JPG、PNG 和原生 PDF 输入。

DeepSeek OCR 是开源模型，您可以在自己的基础设施上运行，没有 API 速率限制。单个 A100-40G GPU 每天可处理 20 万+页面。如果使用 HuggingFace 推理 API，免费层有每小时请求限制，Pro 账户($9/月)提供 3 万次/月请求。对于企业级需求，我们建议本地部署以获得最佳性能和成本效益。完整的 API 集成指南包含自建 REST API 服务器的示例。

上下文光学压缩是 DeepSeek OCR 的核心创新，通过 2D 视觉映射将文本压缩 10-20 倍，同时保持 97% 准确率。传统 OCR 逐字处理文本，而 DeepSeek OCR 将文档视为压缩的视觉表示，利用 DeepEncoder(SAM+CLIP+卷积压缩器)保留关键特征并消除冗余。这使得 AI 模型能够在更少的上下文窗口中处理更长的文档，突破了大型语言模型的上下文限制。详见我们的 ArXiv 论文解读。

DeepSeek OCR 是专门的 OCR 模型，在 OCRBench 上评分 834，超越 GPT-4o 的 736 分。关键区别：1) DeepSeek OCR 使用少 97% 的标记达到同等精度；2) MIT 许可允许商业使用和本地部署；3) 成本降低 97%；4) 专为 OCR 优化，支持化学公式、图表、多语言；5) 开源且可自托管。Claude 和 GPT-4o 是通用多模态模型，适合对话和推理，而 DeepSeek OCR 专注于高效文档提取。查看完整对比。

完全可以！DeepSeek OCR 提供灵活的集成选项：1) Python SDK - 使用 transformers 库直接调用；2) REST API - 使用 FastAPI 构建自定义 API 服务；3) Docker 容器 - 一键部署到 Kubernetes 或云平台；4) HuggingFace 推理端点 - 无服务器调用；5) 批量处理脚本 - 用于大规模文档处理。我们的 API 集成指南包含所有主流编程语言的示例代码，支持异步处理、批量推理和错误处理。

我们在多个平台提供免费的 DeepSeek OCR 在线演示：1) 官方 HuggingFace Space - 无需注册，直接上传文档体验；2) 本站演示页面 - 嵌入式交互界面；3) GitHub 仓库的 Colab 笔记本 - 可自定义参数。所有演示都支持实时处理，您可以上传图片或 PDF，选择不同的压缩模式(Tiny/Small/Base/Gundam)，并立即看到提取结果。演示完全免费，无使用限制。