DeepSeek-AI 团队发布《DeepSeek-OCR：Contexts Optical Compression》论文，提出利用视觉模态压缩长文本上下文的新方法。Hugging Face 页面显示，该模型的参数量为3B。
风险提示及免责条款
市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。
DeepSeek团队开源新模型DeepSeek-OCR：少量视觉token完成海量文本压缩
根据介绍，此次开源的DeepSeek-OCR由两个部分组成：核心编码器 DeepEncoder 和解码器 DeepSeek3B-MoE-A570M。DeepEncoder 专为在高分辨率输入下保持低计算激活而设计，同时实现高压缩比，以控制视觉 token 数量在可管理的范围内。实验显示，当文本 token 数量不超过视觉 token 的 10 倍（压缩比低于 10×）时，模型的 OCR 精度可达 97%；即便压缩比提高到 20×，准确率仍保持约 60%，展现出在历史文档长上下文压缩和大语言模型记忆机制研究中的巨大潜力。DeepSeek-OCR 同时具备较高的实际应用价值。
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