DeepSeek OCR 提出“视觉 Token 压缩”核心技术，将大量文本内容压缩成少量视觉 Token，有效解决长文档处理成本高、速度慢的问题。其核心优势在于实现 10 倍的压缩率，将 1000 字文档压缩至约 100 个视觉 Token，大幅降低大语言模型（LLM）的使用费用，并提升处理速度。该技术在保持 97% 的高准确率的同时，能稳定处理公式、表格、多语言等复杂文档结构，并支持文本、LaTeX 公式、图表等多种模态的内容结构化。DeepSeek OCR 提供四档分辨率选项，满足不同场景需求，且开源可商用，性能可扩展，适用于学术、业务、知识检索和数据标注等多种场景。

💡 **视觉 Token 压缩技术实现成本与效率双重突破**：DeepSeek OCR 以“视觉 Token 压缩”为核心，将 1000 字文档压缩至约 100 个视觉 Token，实现 10 倍压缩率，有效解决了 AI 应用落地中长文档上下文受限、API Token 成本高昂的问题，显著降低了 LLM 的使用费用和处理时延，提升了处理速度。

🎯 **高精度与多模态内容处理能力**：该技术在保持 97% 的高识别准确率的同时，能够稳定处理包含公式、表格、图表、化学式及多语言的复杂文档结构，实现文本、LaTeX 公式、表格等内容的高度结构化，为复杂内容的理解和提取提供了有力支持。

🚀 **灵活的场景适应性与开放的商业模式**：DeepSeek OCR 提供 64/100/196/400 Tokens 四档分辨率选项，满足从预览到精细提取的不同场景需求。其开源可商用的特性，以及单 A100 可达约 20 万页/天的强大性能扩展能力，使其能够支撑大规模生产部署，并方便用户进行二次开发。

⚖️ **多维度对比优势凸显**：相较于传统 OCR，DeepSeek OCR 在复杂版式和结构化内容上具有更高的识别质量和更稳健的跨语言能力。相比纯文本方案，它在长上下文任务中通过 Token 级压缩直接降低了 50%-90% 的成本与时延。与同类模型相比，在相近质量下，它显著减少了 Token 开销，更加经济可控。

长文档上下文受限、API Token 成本居高不下、复杂版式难识别，是每个 AI 应用落地都要面对的现实问题。DeepSeek OCR 以“视觉 Token 压缩”为核心，把 1000 字的文档压缩到约 100 个视觉 Token ，在保持高精度的同时显著降低成本、提升处理速度。

核心亮点

10 倍压缩：1000 字 ≈ 100 个视觉 Token ，突破上下文限制，显著降低 LLM 费用。97% 准确率：复杂文档（公式/表格/多语言）依然稳定输出，高可用可落地。多模态更强：文本、LaTeX 公式、表格、图表、化学式等复杂内容结构化更友好。四档分辨率：64/100/196/400 Tokens ，覆盖预览到精细提取的不同场景。开源可商用：GitHub+Hugging Face 双端发布，下载即用，便于二次开发与部署。性能可扩展：单 A100 可达约 20 万页/天，20 台集群≈3300 万页/天，支撑规模化生产。对比价值

相比传统 OCR：在复杂版式与结构化内容上可维持更高识别质量，跨语言更稳。相比纯文本方案：在长上下文任务里通过 Token 级压缩直接降低 50%–90% 成本与时延。相比同类模型：在相近质量下显著减少 Token 开销（参考公开与内部评测），更经济可控。注：以上指标来源于公开基准与内部测试，受数据与环境影响可能存在差异。典型场景

学术与技术：论文/专利/技术白皮书解析，公式与图表理解更准确。业务与合规：合同、招采、财务报表结构化抽取与审阅自动化。知识与检索：RAG 长文档向量化与检索问答，显著降低入库与交互成本。数据与标注：大规模图文转结构化样本，高效生成下游训练与评测数据。

快速体验：deepseekocr