近日，人工智能領域迎來一項重要突破——DeepSeek團隊在GitHub平臺正式開源了其自主研發的DeepSeek-OCR光學字符識別模型。該模型通過創新技術架構，在長文本場景下實現了高效的視覺信息壓縮與精準文本轉換。

據技術文檔披露，該模型采用獨特的雙模塊架構設計：前端部署的DeepEncoder模塊可在處理高分辨率圖像時保持極低的計算激活量，通過動態壓縮生成精簡的視覺特征向量；后端搭載的DeepSeek3B-MoE-A570M混合專家解碼器，則負責將這些壓縮后的視覺信息精準還原為文本內容。整個系統參數量控制在30億級別，在保持輕量化的同時實現了強大的識別能力。

實驗測試顯示，當視覺特征向量與文本輸出量的壓縮比控制在10倍以內時，模型對復雜排版文本的識別準確率可達97%。即便在壓縮比提升至20倍的極端條件下，系統仍能保持約60%的識別精度。這種梯度式的性能表現，為不同場景下的OCR應用提供了靈活的參數配置空間。

研究團隊特別指出，該成果的核心價值在于驗證了"光學二維映射壓縮"技術在處理長文本上下文時的可行性。通過動態調整視覺信息與文本輸出的壓縮比例，模型展現出對連續文本流的智能處理能力，這為開發具備記憶管理機制的大型語言模型提供了新的技術路徑。

目前，開源版本已包含完整的訓練代碼與預訓練權重，支持開發者根據具體需求調整壓縮比例參數。這種模塊化的設計使得模型既能部署在邊緣計算設備進行實時識別，也可集成至云端服務處理海量文檔數據，為金融、法律、檔案管理等領域帶來新的技術解決方案。