免费 DeepSeek‑OCR 在线工具：从任何图片精准提取文字（97%准确率）

摘要：语境压缩的新范式

DeepSeek AI 发布了 DeepSeek-OCR，一种通过光学二维映射压缩长语境的划时代方法。此创新系统证明，基于视觉的压缩在处理高文字密度文件时可达成卓越效率，潜在地改变大型语言模型（LLM）处理海量文本信息的方式。

DeepSeek-OCR 由两个主要组件构成：DeepEncoder 与作为解码器的 DeepSeek3B-MoE-A570M。两者协同可在低于 10× 的压缩比例下（即 10 个文字 token 压缩为 1 个视觉 token）达成 97% OCR 精准度；即便在 20× 的激进压缩比例，系统仍可维持约 60% 的准确率。

DeepSeek-OCR 的颠覆性在哪里？

1. 极高压缩比与高准确度

DeepSeek-OCR 的核心创新在于能够大幅压缩文字信息，同时维持相当高的准确度：

在 9–10× 压缩比下，OCR 精准度 96%+
在 10–12× 压缩比下，准确度约 90%
在 20× 压缩比下，准确度约 60%

这些结果显示，轻量语言模型亦能有效解码压缩后的视觉表示，意味着更大的 LLM 可通过合适的预训练设计轻松习得类似能力。

2. DeepEncoder：低启用内存、高效率

DeepEncoder 是一种全新架构，即使在高分辨率输入下也能维持低启用内存与较少的视觉 token。其关键特性包括：

以序列连接方式结合窗口注意力与全局注意力的编码组件
16× 卷积压缩器，在进入密集的全局注意力之前先缩减视觉 token
可处理大型图片而不致造成 GPU 内存溢出
有效的内存与 token 压缩以达到最佳效能

3. 以最少 token 达成 SOTA 表现

在 OmniDocBench 基准上，DeepSeek-OCR 展现出卓越效率：

仅使用 100 个视觉 token，便超越 GOT-OCR2.0（每页使用 256 token）
在少于 800 个视觉 token 的情况下，表现优于 MinerU2.0（每页平均 6000+ token）
在端到端模型中以最少的视觉 token 取得 SOTA 表现

4. 大规模生产扩展性

DeepSeek-OCR 展现出卓越的实际应用效能，能够以前所未有的规模为大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）生成训练资料：

单一 A100-40G GPU 每日可处理 200,000+ 页面
使用 20 个节点（160 个 A100-40G GPU）每日可处理 3,300 万页面
适用于大规模文件处理任务的实际部署

DeepSeek-OCR 背后的技术架构

视觉编码器比较

目前的开源视觉语言模型（VLM）采用三种主要类型的视觉编码器，各自具有不同的优势和限制：

双塔架构（例如 Vary）：提供可控制的参数，但需要复杂的双重图像预处理
基于瓦片的方法（例如 InternVL2.0）：减少启用内存，但可能导致过度分割和大量视觉 token
自适应分辨率编码（例如 Qwen2-VL）：灵活处理多种分辨率，但面临大量启用内存消耗的挑战

DeepEncoder 通过结合各种方法的最佳特性，同时最小化其缺点，在内存效率、token 数量和处理能力之间达成平衡，解决了这些限制。

多分辨率支持

DeepEncoder 设计为高效支持多种分辨率，使其能够处理不同大小和复杂度的文件，而不会牺牲性能或需要过多的计算资源。

MoE 解码器架构

解码器组件使用 DeepSeek3B-MoE-A570M，这是一种混合专家架构，在维持高准确度的同时提供高效推理。此设计使模型能够专精于 OCR 任务的不同方面，同时在专家之间共享知识。

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DeepSeek-OCR 的颠覆性在哪里？

1. 极高压缩比与高准确度

2. DeepEncoder：低启用内存、高效率

3. 以最少 token 达成 SOTA 表现

4. 大规模生产扩展性

DeepSeek-OCR 背后的技术架构

视觉编码器比较

多分辨率支持

MoE 解码器架构

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DeepSeek-OCR 的颠覆性在哪里？

1. 极高压缩比与高准确度

2. DeepEncoder：低启用内存、高效率

3. 以最少 token 达成 SOTA 表现

4. 大规模生产扩展性

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