刚刚，DeepSeek又探索新架构了，开源OCR 2

主要观点总结

DeepSeek新推出的OCR模型DeepSeek-OCR 2通过引入DeepEncoder V2架构，实现了视觉编码从“固定扫描”向“语义推理”的转变。模型结合了视觉压缩和语义识别技术，显著降低了OCR识别结果的重复率，并在多项基准测试和生产指标上取得显著突破。模型的创新在于将CLIP编码器替换为轻量级语言模型，并引入了具有因果注意力机制的“因果流查询”，打破了传统模型处理图像的限制。

关键观点总结

关键观点1: DeepSeek-OCR 2模型的主要特点

采用DeepEncoder V2架构，实现视觉编码的语义推理；使用轻量级语言模型和因果注意力机制，提高模型效率和识别准确性；在多项基准测试和生产环境中表现优异，显著降低OCR识别结果的重复率。

关键观点2: DeepSeek-OCR 2模型的创新之处

将CLIP编码器替换为轻量级语言模型，降低模型复杂度；引入因果流查询设计，使编码器能够根据图像语义动态重排视觉Token；两阶段级联的因果推理结构，更精准地还原复杂文档的自然阅读逻辑。

关键观点3: DeepSeek-OCR 2模型的应用场景

主要用于在线OCR服务和批量PDF处理预训练数据流水线，在实际生产环境中表现出优异的性能，显著降低重复率。