DeepSeek-OCR 2正式开源：国产轻量OCR模型支持PDF转Markdown，集成视觉标记重排技术，性能媲美Gemini-3 Pro

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【重磅开源】DeepSeek发布全新OCR引擎DeepSeek-OCR 2：不依赖CLIP，用0.5B小模型实现PDF→Markdown高精度转换，效果直追Gemini-3 Pro！

2026年1月28日，国内头部AI团队DeepSeek正式开源新一代文档理解模型——DeepSeek-OCR 2。这款模型并非简单迭代，而是从底层视觉编码逻辑发起重构：它彻底告别传统OCR依赖的CLIP视觉编码器，创新采用通义千问轻量级语言模型Qwen2-0.5B构建全新编码器DeepEncoder V2，首次在视觉标记（Visual Tokens）生成阶段即注入“人类阅读因果流”，让PDF解析真正读懂版面逻辑。

为什么说这次升级是OCR领域的范式转变？关键在于它破解了困扰行业多年的“光栅扫描陷阱”——过去OCR模型机械地按从左到右、从上到下的固定顺序切分图像，导致双栏论文、嵌套表格、图文混排等复杂文档结构被强行割裂，语义连贯性严重受损。而DeepSeek-OCR 2通过DeepEncoder V2，在图像输入LLM解码器前就完成一次智能重排：视觉标记保持原始特征不变，但新增的可学习“因果查询向量”会依据上下文逻辑动态调整标记序列顺序，使后续大模型能像人一样“先看标题、再扫图表、最后读正文”。

技术实现上，这一能力依托独创的双流注意力机制：左侧全连接双向注意力保障全局视觉感知；右侧下三角因果注意力强制查询向量仅关注前置标记+全部视觉Token，形成两阶段推理闭环——第一阶段在编码器内完成语义理序，第二阶段在解码器中专注自回归生成。这不仅弥合了2D文档空间与1D文本建模的天然鸿沟，更让模型在仅1120个视觉Token预算下，文档解析编辑距离（0.100）优于Gemini-3 Pro（0.115），阅读顺序准确率提升超34%。

除了核心编码器革命，DeepSeek-OCR 2在工程细节上同样精雕细琢：
🔹 视觉分词器沿用80M参数SAM-base架构，但输出维度从1024压缩至896，配合16倍标记压缩比，大幅降低全局注意力计算开销；
🔹 支持“全局视图+局部裁剪”双分辨率适配：1024×1024下生成256个粗粒度查询，768×768细部区域每块生成144个高精度查询，确保公式、印章、小字号注释等细节零丢失；
🔹 解码器延续3B MoE稀疏架构（实际激活仅约500M参数），兼顾性能与部署成本；
🔹 训练策略更懂中文文档：OCR数据占比80%，正文/公式/表格采样比精准设为3：1：1，并合并“图注/标题”等语义近似标签，显著提升对学术PDF、财报、招标文件等真实场景的泛化能力。

实测结果令人振奋：在覆盖杂志、论文、白皮书等9大类共1355页文档的OmniDocBench v1.5权威基准上，DeepSeek-OCR 2以91.09%准确率刷新纪录，较初代提升3.73%；阅读顺序编辑距离从0.085降至0.057；线上服务重复率下降33%（日志重复率6.25%→4.17%），PDF生产数据重复率下降22%（3.69%→2.88%），印证其真正具备逻辑级文档理解能力。

更值得点赞的是，DeepSeek再次践行全栈开源承诺：模型权重、训练代码、完整论文已同步上线GitHub与Hugging Face，零门槛供开发者调用与二次开发。三位核心作者——魏浩然（前阶跃星辰GOT-OCR2.0负责人）、孙耀峰（北大本硕、幻方AI大模型骨干）、李宇琨（谷歌学术万引学者、DeepSeek V2/V3核心研发）——延续了国产AI团队扎实严谨又敢于突破的技术基因。

如果你正为PDF批量转Markdown、科研文献结构化解析、企业合同智能提取等需求寻找高性能、低资源、可私有化部署的OCR方案，DeepSeek-OCR 2无疑是2026年开年最值得关注的国产开源利器。

🔗 开源直达：
GitHub → https：//github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2
Hugging Face → https：//huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2
论文PDF → https：//github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2/blob/main/DeepSeek_OCR2_paper.pdf

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