AI領(lǐng)域近期因DeepSeek推出的新型小模型引發(fā)廣泛關(guān)注。這款僅含30億參數(shù)的DeepSeek-OCR模型，雖然參數(shù)規(guī)模遠(yuǎn)小于主流大模型，卻在信息處理效率上展現(xiàn)出突破性成果。研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，AI在處理文檔信息時(shí)，采用視覺(jué)理解方式比傳統(tǒng)文本處理更具效率優(yōu)勢(shì)。

在信息處理成本方面，該模型展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。以中文文本為例，傳統(tǒng)方法處理千字文檔需消耗約1000個(gè)文本token，而DeepSeek-OCR通過(guò)視覺(jué)編碼技術(shù)，僅需100個(gè)視覺(jué)token即可達(dá)到97%的精度還原。即使將壓縮比提升至20倍，仍能保持60%的核心信息準(zhǔn)確率。這種壓縮效率猶如將整箱書(shū)籍精簡(jiǎn)為便攜筆記，既節(jié)省空間又保留關(guān)鍵內(nèi)容。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)的核心在于團(tuán)隊(duì)自主研發(fā)的DeepEncoder編碼器。該系統(tǒng)采用三級(jí)處理機(jī)制：首先通過(guò)窗口注意力機(jī)制分塊解析內(nèi)容，繼而通過(guò)16倍壓縮模塊去除冗余信息，最后經(jīng)全局注意力提取核心要素。這種處理方式類似于圖書(shū)館的分類管理，將常用書(shū)籍置于顯眼位置，非常用資料歸檔存儲(chǔ)，在保證檢索效率的同時(shí)優(yōu)化存儲(chǔ)空間。

與市面主流OCR工具的對(duì)比測(cè)試顯示，上海人工智能實(shí)驗(yàn)室2025年發(fā)布的MinerU2.0模型處理單頁(yè)文檔需6000余token，而DeepSeek-OCR僅用不足800token即達(dá)更優(yōu)效果。這種差異相當(dāng)于用小型貨車完成原本需要重型卡車運(yùn)輸?shù)娜蝿?wù)，且運(yùn)輸質(zhì)量更高。

研究團(tuán)隊(duì)在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中發(fā)現(xiàn)意外收獲：當(dāng)信息壓縮比達(dá)20倍時(shí)，低分辨率圖像的識(shí)別精度下降現(xiàn)象，與人類記憶的衰退規(guī)律高度吻合。這種發(fā)現(xiàn)促使他們構(gòu)建出獨(dú)特的記憶模擬機(jī)制——將對(duì)話歷史按時(shí)間遠(yuǎn)近編碼為不同分辨率的視覺(jué)token，近期對(duì)話保持高清，遠(yuǎn)期對(duì)話逐步壓縮，既節(jié)省計(jì)算資源又符合實(shí)際使用需求。

團(tuán)隊(duì)的創(chuàng)新思維在模型架構(gòu)上體現(xiàn)得尤為明顯。不同于傳統(tǒng)OCR專注識(shí)別精度提升，他們將研究重心轉(zhuǎn)向信息壓縮的本質(zhì)問(wèn)題。這種思路延續(xù)了其在MoE架構(gòu)上的突破——通過(guò)"共享專家+路由專家"的組合設(shè)計(jì)，用5.7億激活參數(shù)實(shí)現(xiàn)超越百億參數(shù)模型的效果。

該模型的技術(shù)路徑突破了傳統(tǒng)框架，通過(guò)視覺(jué)理解重構(gòu)信息處理范式。這種創(chuàng)新不僅體現(xiàn)在參數(shù)效率上，更在于對(duì)AI認(rèn)知本質(zhì)的探索。當(dāng)行業(yè)還在追求模型規(guī)模時(shí)，DeepSeek已轉(zhuǎn)向研究如何讓AI在資源約束下實(shí)現(xiàn)智能決策，這種差異化策略或許正預(yù)示著下一代AI技術(shù)的發(fā)展方向。