报告投资评级 - 报告未明确给出具体的行业或公司投资评级 [1] 报告核心观点 - DeepSeek-OCR技术通过将长文本映射为高分辨率二维图像并进行压缩，实现长上下文处理，在10倍压缩倍率下解码准确率约97%，20倍压缩下仍保持约60%准确率 [1] - 该技术代表从“扩展上下文窗口”到“压缩存储”的根本性转变，与当前大窗口模型形成有效互补 [2] - 技术路径与“像素统一输入”范式高度契合，为多模态混合架构工程化落地提供实践样板 [1] - 中国AI团队在模型效率优化与系统架构设计方面形成具备全球借鉴价值的解决方案，竞争焦点从算力规模转向垂直场景架构洞察 [6] 技术架构与性能 - DeepSeek-OCR采用DeepEncoder将图像压缩为少量视觉token，使用参数量约570亿的DeepSeek-3B-MoE-A570M模型实现文本重构 [1] - 对表格、图表及复杂版面等结构化信息处理具有显著优势，有效降低长文档场景计算与显存消耗 [1] - 技术方案已在arXiv和Hugging Face社区开源，具备可验证性 [1] 技术路径对比 - DeepSeek-OCR采用“压缩-再解码”架构，实现高密度、低成本冷存储，适用于历史语境保留场景 [4] - ChatGPT/Gemini延续“扩大上下文窗口+系统级检索”路径，构建可即时访问的热内存环境，适用于原位细粒度推理任务 [4] - 两种技术路径构成互补关系，分别满足不同应用场景需求 [2][4] 工程应用与边界 - 低于10倍压缩率下97%的还原精度满足多数信息检索与文档归档需求，20倍高压缩率适用于容错性较高场景 [3] - 建议对关键段落采用低压缩率保留细节，背景内容采用高压缩率提升效率 [3] - 可与RAG系统结合形成“先检索后解码”工作流程，对高价值字段建立原文抽检机制 [3] - 不建议直接应用于代码、法律文书等对字符准确性要求极高领域 [3] 产业应用前景 - 预计在金融报表、科研文献等大版面、多元素文档处理场景中率先实现规模化落地 [3] - 为需要低成本保留超长历史语境（如多轮对话记忆、跨周期项目日志）的场景提供显著效率优势 [4]