近日，科技領域迎來一項重要突破——DeepSeek團隊在GitHub平臺正式開源其最新研發的DeepSeek-OCR模型，該成果聚焦于光學字符識別技術的革新應用。

作為針對長文本場景設計的創新方案，該模型采用約30億參數的輕量化架構，首次系統驗證了"光學二維映射壓縮"技術在復雜上下文處理中的可行性。研究團隊通過模塊化設計，將核心功能拆解為視覺編碼與文本解碼兩大組件。

在視覺處理環節，DeepEncoder模塊展現出獨特優勢。該組件能夠在接收高分辨率圖像輸入時，自動維持低激活狀態，通過動態壓縮算法將視覺信息轉化為精簡的token序列。這種設計既保證了信息完整性，又顯著降低了計算資源消耗。

解碼部分則由改進型的DeepSeek3B-MoE-A570M架構承擔。該解碼器通過混合專家系統（MoE）架構，實現了對視覺token的高效解析與文本重構。實驗表明，當視覺token與文本token的比例控制在1:10以內時，模型識別準確率可達97%；即使壓縮比例提升至20倍，仍能保持約60%的識別精度。

技術團隊特別指出，該模型的創新之處在于建立了視覺壓縮與文本生成的動態平衡機制。通過控制token壓縮比率，系統能夠在信息保留與計算效率間取得最優解，這種特性為大語言模型的記憶管理提供了全新研究視角。

目前，開源版本已包含完整的訓練框架與推理代碼，支持多種分辨率的文檔圖像處理。研究團隊表示，后續將重點優化極端壓縮場景下的性能表現，并探索該技術在多模態大模型中的擴展應用。