技术突破与核心观点 - DeepSeek开源了名为“DeepSeek-OCR”的模型，首次提出“上下文光学压缩”概念，将文字视为图像处理，通过视觉编码将整页内容压缩成少量“视觉标记” [1] - 该技术使文档处理效率提升十倍，准确率高达97%，模型可轻松应对超长文档而无需担忧计算资源 [1][2] - 技术探索意义在于重绘文档处理边界，挑战上下文限制，优化成本结构，革新企业流程 [7] 技术架构与性能 - 系统分为两个模块：强大的DeepEncoder负责捕捉页面信息，轻量级文本生成器将视觉标记转化为可读输出 [3] - 编码器融合SAM的局部分析能力和CLIP的全局理解，通过16倍压缩器将初始4096个标记精简到仅256个 [3] - 解码器采用混合专家架构，拥有约30亿参数（激活时约57亿），能快速生成文本、Markdown或结构化数据 [3] - 单台A100显卡每日可处理超过20万页文档，20台八卡服务器日处理量可达3300万页 [3] 效率优势与比较 - 处理千字文章时，传统方法需上千个标记，而DeepSeek仅需约100个视觉标记即以97%保真度还原 [2] - 相比GOT-OCR 2.0（需256个标记）和MinerU 2.0（每页6000+标记），DeepSeek标记量减少90% [3] - 处理3503×1668像素图像时，基础文本提取需24秒，结构化Markdown需39秒，带坐标框完整解析需58秒 [10] 应用前景与影响 - 技术将改变“标记经济”，长文档不再受上下文窗口限制，处理成本大幅降低 [6] - 提升信息提取能力，财务图表、技术图纸能直接转为结构化数据 [6] - 改善聊天机器人长对话记忆，通过“视觉衰减”将旧对话转为低分辨率图像存储，扩展上下文而不增加标记消耗 [6][11]