近期，一款名為DeepSeek-OCR的開源模型引發科技界廣泛關注，其憑借獨特的技術路徑和高效能表現，被硅谷諸多專家贊譽為AI領域的突破性成果。這款由DeepSeek團隊推出的模型，通過“視覺壓縮文本”的創新思路，成功解決了大模型處理長文本時算力消耗過大的難題，甚至被部分觀點認為觸及了谷歌Gemini等頭部模型的“技術護城河”。

核心突破在于“上下文光學壓縮”機制。研究團隊提出，既然單張圖片可承載數千字信息，是否可通過視覺token壓縮文本內容，讓模型通過“看圖”理解信息？基于此，他們構建了僅3B參數的DeepSeek-OCR模型，在主流文檔解析基準OmniDocBench上取得新最優成績。實驗數據顯示，該模型使用100個視覺token即可超越需256個token的GOT-OCR2.0；當視覺token增至400個時，性能已與前SOTA模型持平；而使用不足800個token時，其表現遠超需近7000個token的MinerU2.0。

技術實現依賴兩大核心組件：編碼器DeepEncoder與解碼器DeepSeek3B-MoE-A570M。前者采用“局部-壓縮-全局”三級架構，先通過窗口注意力模型提取高分辨率圖像的局部特征，再經16倍卷積壓縮器大幅減少token數量，最后由全局注意力模型深度解析濃縮后的信息。這種設計使模型在保持高信息密度的同時，將計算開銷控制在合理范圍。更關鍵的是，DeepEncoder支持從“Tiny”（512x512分辨率，64個token）到“Gundam”（動態分塊，近800個token）的多模式輸入，可根據任務需求靈活調整壓縮強度。

實際性能驗證中，模型展現出強大的文本解析能力。在壓縮率小于10倍（文本token數為視覺token數的10倍以內）時，OCR解碼準確率高達97%；即使壓縮率達20倍，準確率仍保持60%左右。這種“以小博大”的效果，得益于視覺壓縮對文本信息的高效表達——一張圖片包含的token量遠少于直接編碼文本所需的量，卻能完整保留語義信息。

技術開源后迅速引發行業熱議。GitHub平臺該模型已獲3.3K星標，HuggingFace熱度沖至榜單第二，X社交平臺上專家評價不斷。曾批評AI現狀的卡帕西公開表示：“圖像作為LLM輸入的思路非常巧妙，這確實是更高效的表達方式。”更有觀點將其類比為“AI的JPEG時刻”，認為這種視覺-文本壓縮范式為AI記憶架構開辟了新路徑。

研究團隊進一步提出，該技術可模擬人類記憶的“遺忘機制”。通過將近期記憶渲染為高分辨率圖像（用更多token保留細節），遠期記憶壓縮為低分辨率圖像（用更少token表示模糊信息），模型能動態分配計算資源。這種設計使模型在處理超長對話或文檔時，可像人類一樣自然“遺忘”過期信息，從而構建無限長上下文架構。盡管目前該方向仍處于早期研究階段，但已為解決AI長文本處理中的計算資源暴漲問題提供了新思路。

除技術突破外，DeepSeek的高效研發風格同樣引人注目。研究顯示，其數據生成方法僅需一塊A100-40G GPU，每日即可產出超20萬頁優質LLM/VLM訓練數據。這種低成本、高產出的模式，進一步降低了大模型研發的門檻。

目前，DeepSeek-OCR已支持對金融報表、化學分子式、數學幾何圖及100多種語言的復雜圖像解析。其開源代碼和模型權重可通過Hugging Face及GitHub平臺獲取，為全球開發者提供了研究基礎。