近日，人工智能領(lǐng)域迎來一項重要突破——DeepSeek團隊在GitHub平臺正式開源了其自主研發(fā)的DeepSeek-OCR光學(xué)字符識別模型。該模型通過創(chuàng)新技術(shù)架構(gòu)，在長文本場景下實現(xiàn)了高效的視覺信息壓縮與精準(zhǔn)文本轉(zhuǎn)換。

據(jù)技術(shù)文檔披露，該模型采用獨特的雙模塊架構(gòu)設(shè)計：前端部署的DeepEncoder模塊可在處理高分辨率圖像時保持極低的計算激活量，通過動態(tài)壓縮生成精簡的視覺特征向量；后端搭載的DeepSeek3B-MoE-A570M混合專家解碼器，則負責(zé)將這些壓縮后的視覺信息精準(zhǔn)還原為文本內(nèi)容。整個系統(tǒng)參數(shù)量控制在30億級別，在保持輕量化的同時實現(xiàn)了強大的識別能力。

實驗測試顯示，當(dāng)視覺特征向量與文本輸出量的壓縮比控制在10倍以內(nèi)時，模型對復(fù)雜排版文本的識別準(zhǔn)確率可達97%。即便在壓縮比提升至20倍的極端條件下，系統(tǒng)仍能保持約60%的識別精度。這種梯度式的性能表現(xiàn)，為不同場景下的OCR應(yīng)用提供了靈活的參數(shù)配置空間。

研究團隊特別指出，該成果的核心價值在于驗證了"光學(xué)二維映射壓縮"技術(shù)在處理長文本上下文時的可行性。通過動態(tài)調(diào)整視覺信息與文本輸出的壓縮比例，模型展現(xiàn)出對連續(xù)文本流的智能處理能力，這為開發(fā)具備記憶管理機制的大型語言模型提供了新的技術(shù)路徑。

目前，開源版本已包含完整的訓(xùn)練代碼與預(yù)訓(xùn)練權(quán)重，支持開發(fā)者根據(jù)具體需求調(diào)整壓縮比例參數(shù)。這種模塊化的設(shè)計使得模型既能部署在邊緣計算設(shè)備進行實時識別，也可集成至云端服務(wù)處理海量文檔數(shù)據(jù)，為金融、法律、檔案管理等領(lǐng)域帶來新的技術(shù)解決方案。