DeepSeek-OCR模型的技术特点 - 模型采用新颖思路，将文字当作图片处理和压缩，作为一个超级高效的“视觉压缩器”[7] - 能够将一篇1000字的文章压缩成100个视觉token，实现十倍压缩，识别准确率达到96.5%[7] - 提供多个分辨率选项，512 x 512图片仅需64个token，1024 x 1024图片需256个token，复杂版面组合使用多种分辨率[13] 行业专家评价与定位 - Karpathy认为未来所有输入大模型的信息都应该是图像形式，哪怕是纯文本也应先渲染成图片再喂给模型[7][11] - 模型性能和思路在学术界不算是重大突破，但产品化贡献值得肯定[13] - 研究思路可能受到字节跳动NeurIPS最佳论文和豆包团队论文启发，DeepSeek团队擅长将实验室研究成果进一步做扎实并产品化[14] 潜在应用方向与发展前景 - 该技术有望优化图文表混排场景处理，大量网页、文档、SaaS软件Dashboard和PPT都包含有效视觉信息，强行转文本会导致信息损失[15] - 如果技术成熟，将推动业界对图文表混排场景优化的研究热潮，提升效果并降低成本[15] - DeepSeek团队提出的用分辨率模拟遗忘机制的假想存在争议，可能更适合描述为“高度近视”而非有效遗忘机制[15]