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2026-02-27 20:15:59 泉源：中国日报（China Daily） 作者：曹以旋

炒股就看金麒麟剖析师研报，，，， ，权威，，，， ，专业，，，， ，实时，，，， ，周全，，，， ，助您挖掘潜力主题时机！　�。。。。。ㄈ矗褐枪ぞ撸　≈枪ぞ摺　∽髡� 陈骏达　　编辑 云鹏　　智工具1月27日报道，，，， ，刚刚，，，， ，DeepSeek开源了其面向OCR场景的专用模子DeepSeek-OCR 2，，，， ，手艺报告同步宣布。。。。。这一模子是对去年DeepSeek-OCR模子的升级，，，， ，其接纳的新型解码器让模子看图、读文件的顺序更像人，，，， ，而不是像机械的扫描仪。。。。。　　简朴来说，，，， ，以前的模子阅读模式是从左上到右下，，，， ，地毯式扫一遍图片，，，， ，DeepSeek-OCR 2则能够明确结构，，，， ，按结构一步步读。。。。。这种新的视觉明确模式，，，， ，让DeepSeek-OCR 2可以更好地明确重大的结构顺序、公式和表格。。。。。　　在文档明确基准测试OmniDocBench v1.5上，，，， ，DeepSeek-OCR 2拿到了91.09%的得分，，，， ，在训练数据和编码器都稳固的条件下，，，， ，较DeepSeek-OCR提升了3.73%。。。。。与其他端到端的OCR模子相比，，，， ，这已经是SOTA效果，，，， ，但其体现要略逊于百度的PaddleOCR-VL（92.86%）OCR管线。。。。。　　同时，，，， ，在相似的视觉token预算下，，，， ，DeepSeek-OCR 2在文档剖析方面的编辑距离（编辑为准确文本所需的事情量）低于Gemini-3 Pro，，，， ，这证实DeepSeek-OCR 2在确保优越性能的同时坚持了视觉token的高压缩率。。。。。　　DeepSeek-OCR 2兼具双重价值：既可作为新型VLM（视觉语言模子）架构举行探索性研究，，，， ，也能作为天生高质量预训练数据的适用工具，，，， ，效劳于大语言模子的训练历程。。。。。　　论文链接：　　https：//github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2/blob/main/DeepSeek_OCR2_paper.pdf　　开源地点：　　https：//github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2？？？？？？？？tab=readme-ov-file　　一、大模子不懂重大文件结构？？？？？？？？先视察全局再阅读便可解决　　从架构上来看，，，， ，DeepSeek-OCR 2继续了DeepSeek-OCR的整体架构，，，， ，该架构由编码器息争码器组成。。。。。编码器将图像离散化为视觉token，，，， ，而解码器凭证这些视觉token和文本提醒天生输出。。。。。　　要害区别在于编码器：DeepSeek将此前的DeepEncoder升级为DeepEncoder V2，，，， ，它保存了原有的所有能力，，，， ，但把原本基于CLIP的编码器换成基于LLM的，，，， ，同时通过新的架构设计引入了因果推理。。。。。　　DeepEncoder V2关注的焦点问题在于：当二维结构被映射为一维序列并绑定线性顺序后，，，， ，模子在建模浚浚�？？？？？占涔叵凳辈豢勺柚沟厥艿礁盟承虻挠跋�。。。。。　　这在自然图像中可能尚可接受，，，， ，但在OCR、表格、表单等具有重大结构的场景中，，，， ，线性顺序往往与真实的语义组织方法严重不匹配，，，， ，从而限制模子对视觉结构的表达能力。。。。。　　DeepEncoder V2是怎样缓解这一问题的？？？？？？？？它首先接纳视觉tokenizer对图像举行高效体现，，，， ，通过窗口注重力实现约16倍的token压缩，，，， ，在显著降低后续全局注重力盘算与显存开销的同时，，，， ，坚持了充分的局部与中标准视觉信息。。。。。　　它并未依赖位置编码来划定视觉token的语义顺序，，，， ，而是引入因果流盘问（causal queries），，，， ，通过内容感知的方法对视觉标记举行重排序与蒸馏。。。。。这种顺序不是由空间睁开规则决议，，，， ，而是由模子在视察全局视觉上下文后逐步天生，，，， ，从而阻止了对牢靠一维顺序的强依赖。。。。。　　每个因果盘问可以关注所有视觉token及先前盘问，，，， ，从而在坚持token数目稳固的条件下，，，， ，对视觉特征举行语义重排序与信息蒸馏。。。。。最终，，，， ，仅因果盘问的输出被送入下游LLM解码器。。。。。　　该设计实质上形成了两级级联的因果推理历程：首先，，，， ，编码器内部通过因果盘问对无序的视觉标记举行语义排序。。。。。随后，，，， ，LLM解码器在此有序序列上执行自回归推理。。。。。　　相较于通过位置编码强制施加空间顺序的做法，，，， ，因果盘问所诱导的顺序更贴合视觉语义自己，，，， ，也就是切合人类阅读内容的正常习惯。。。。。　　由于DeepSeek-OCR 2主要关注编码器刷新，，，， ，没有对解码器组件举行升级。。。。。遵照这一设计原则，，，， ，DeepSeek保存了DeepSeek-OCR的解码器：一个具有约5亿活跃参数的3B参数MoE结构。。。。。　　二、OmniDocBench得分达91.09%，，，， ，编辑距离低于Gemini-3 Pro　　为了验证上述设计的有用性，，，， ，DeepSeek举行了实验。。。。。研究团队分三个阶段训练DeepSeek-OCR 2：编码器预训练、盘问增强息争码器专业化。。。。。　　第一阶段使视觉tokenizer和LLM气概的编码器获得特征提取、token压缩和token重排序的基本能力。。。。。第二阶段进一步增强了编码器的token重排序能力，，，， ，同时增强了视觉知识压缩。。。。。第三阶段冻结编码器参数，，，， ，仅优化解码器，，，， ，从而在相同的FLOPs下实现更高的数据吞吐量。。。。。　　为评估模子效果，，，， ，DeepSeek选择OmniDocBench v1.5作为主要的评估基准。。。。。该基准包括1355个文档页面，，，， ，涵盖中英文的9个主要种别（包括杂志、学术论文、研究报告等）。。。。。　　DeepSeek-OCR 2在仅使用最小的视觉标记上限（V-token maxmax）的情形下，，，， ，抵达了91.09%的性能。。。。。与DeepSeek-OCR基线相比，，，， ，在相似的训练数据源下，，，， ，它体现出3.73%的刷新，，，， ，验证了新架构的有用性。。。。。　　除了整体刷新外，，，， ，阅读顺序（R-order）的编辑距离（ED）也显著下降（从0.085降至0.057），，，， ，这批注新的DeepEncoder V2可以凭证图像信息有用地选择和排列初始视觉标记。。。。。　　在相似的视觉标记预算（1120）下，，，， ，DeepSeek-OCR 2（0.100）在文档剖析方面的编辑距离低于Gemini-3 Pro（0.115），，，， ，进一步证实新模子在确保性能的同时坚持了视觉标记的高压缩率。。。。。　　不过，，，， ，DeepSeek-OCR 2也不是万能的。。。。。在文本密度超高的报纸上，，，， ，DeepSeek-OCR 2识别效果没有其他类型的文本好。。。。。这一问题后续可以通过增添局部裁剪数目来解决，，，， ，或者在训练历程中提供更多的样本。。。。。　　结语：或成新型VLM架构起源　　DeepEncoder V2为LLM气概编码器在视觉使命上的可行性提供了起源验证。。。。。更主要的是，，，， ，DeepSeek的研究团队以为，，，， ，该架构具有演变为统一全模态编码器的潜力。。。。。这样的编码器可以在统一参数空间内压缩文本、提取语音特征和重组视觉内容。。。。。　　DeepSeek称，，，， ，DeepSeek-OCR的光学压缩代表了向原生多模态的起源探索，，，， ，未来，，，， ，他们还将继续探索通过这种共享编码器框架集成特殊模态，，，， ，成为研究探索的新型VLM架构的起源。。。。。 .appendQr_wrap{border:1px solid #E6E6E6;padding:8px;} .appendQr_normal{float:left;} .appendQr_normal img{width:100px;} .appendQr_normal_txt{float:left;font-size:20px;line-height:100px;padding-left:20px;color:#333;} 海量资讯、精准解读，，，， ，尽在新浪财经APP 责任编辑：宋雅芳

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