DeepSeek又整狠活：SOTA级OCR，来自光学压缩

沃垠AI

2025-10-20 20:12发布于四川科技领域创作者

HF上，DeepSeek开源OCR模型⬆️

今天，DeepSeek开源了最新的模型：DeepSeek-OCR。

省流：模型仅3B，单张A100-40G卡每天可跑20万页的LLM/VLM训练数据。

更详细来说：DeepSeek提出了一种新的研究——上下文光学压缩，并通过DeepSeek-OCR模型验证了可行性。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%。

小学生的理解就是，压得轻一点，它几乎全认对；压得狠一点，也能认得七七八八。

在专门的文档解析评测基准OmniDocBench上，DeepSeek-OCR只使用100个视觉Token就超越了GOT‑OCR2.0（每页256个Token），并在使用不到800个视觉Token的情况下优于MinerU2.0（平均每页6000+个Token）。

比其他模型更省token，精度还更高。

这个模型，有着超高的实用价值。

先看示例

下面几则示例，均来自DeepSeek技术论文里的case。

比如，这是某电子书的一页。原图片，是比较糊的。

模型先进行markdown识别，把整页文字大概识别出来。

这个过程中，必然会有字母丢失或识别不准的情况。然后，模型启动深度的语法解析过程，自动推理、纠错。

最后，得到了一个更精准的结果。

整个工作过程，长这样。

可以识别作业题，包括几何图形也能识别。

带各种数据图表的金融研究报告，也能准确识别。

也包括一些来自现实生活中的图片，无论拍摄角度、字形、字体发生什么变化，都能精准识别。

对于PDF文档，DeepSeek‑OCR可以处理近100种语言，支持布局和非布局OCR格式。

区别于其他OCR模型，DeepSeek‑OCR还具备“深度解析”的能力。

通过二次模型调用（需要配备提示词），可以对图表、几何图形、化学公式以及现实中的图片进行深度解析、推理。

怎么部署

因为是开源的，所以任何企业都可以进行部署。

在github上，DeepSeek提供了快速部署指引。

1）安装

前提：确保环境是cuda11.8+torch2.6.0。

1.1 克隆此仓库并定位到 DeepSeek-OCR 文件夹。

git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR.git

1.2 Conda

conda create -n deepseek-ocr python=3.12.9 -y
conda activate deepseek-ocr

1.3 下载 vllm-0.8.5

pip install torch==2.6.0 torchvision==0.21.0 torchaudio==2.6.0 --index-url
https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install vllm-0.8.5+cu118-cp38-abi3-manylinux1_x86_64.whl
pip install -r requirements.txt
pip install flash-attn==2.7.3 --no-build-isolation

2）vLLM推理

前提：更改 DeepSeek-OCR-master/DeepSeek-OCR-vllm/config.py 中的 INPUT_PATH/OUTPUT_PATH 和其他设置。

2.1 mage: streaming output

python run_dpsk_ocr_image.py

2.2 pdf: concurrency ~2500tokens/s(an A100-40G)

python run_dpsk_ocr_pdf.py

2.3 batch eval for benchmarks

python run_dpsk_ocr_eval_batch.py

3）Transformers推理

Transformers

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
import torch
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0'
model_name = 'deepseek-ai/DeepSeek-OCR'

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name, _attn_implementation='flash_attention_2', trust_remote_code=True, use_safetensors=True)
model = model.eval().cuda().to(torch.bfloat16)

# prompt = "\nFree OCR. "
prompt = "\n<|grounding|>Convert the document to markdown. "
image_file = 'your_image.jpg'
output_path = 'your/output/dir'

res = model.infer(tokenizer, prompt=prompt, image_file=image_file, output_path = output_path, base_size = 1024, image_size = 640, crop_mode=True, save_results = True, test_compress = True)

或者，你也可以

cd DeepSeek-OCR-master/DeepSeek-OCR-hf
python run_dpsk_ocr.py

目前，开源模型支持以下模式：

原生分辨率：

Tiny: 512×512 （64 vision tokens）
Small: 640×640 （100 vision tokens）
Base: 1024×1024 （256 vision tokens）
Large: 1280×1280 （400 vision tokens）

动态分辨率：

Gundam: n×640×640 + 1×1024×1024

4）提示词示例：

# document: \n<|grounding|>Convert the document to markdown.
# other image: \n<|grounding|>OCR this image.
# without layouts: \nFree OCR.
# figures in document: \nParse the figure.
# general: \nDescribe this image in detail.
# rec: \nLocate <|ref|>xxxx<|/ref|> in the image.
# '先天下之忧而忧'

更多开源信息，可参考：

github：

https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR

huggingface：

https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-OCR

写在最后

目前，业界OCR普遍有两大难题：一是精度问题，二是成本问题。

DeepSeek换了个思路，把文字“拍”成图，让视觉模型当压缩器：原来上千个文本token才能说完的话，现在几十个视觉token就装下，压缩率直接拉到10×以上。

这套“光学压缩”方案落地成DeepSeek-OCR，token用得最少，成绩却刷到SOTA：一页A4论文，100个视觉token就能原样吐回1000+文本token，精度97%。

算力直接打一折，成本跟着跳水。更绝的是，模型连权重一起开源，零门槛白嫖。

把贵的东西做成白菜价，还顺手把账本公开——这操作，很DeepSeek。

DeepSeek又整狠活：SOTA级OCR，来自光学压缩

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