DeepSeek AI 近期推出了名為 DeepSeek-OCR 的開源人工智慧模型，徹底改變了AI對圖像中純文字的識讀與處理方式。此技術不僅在準確度上突破傳統OCR（光學字符識別）限制，更在速度與壓縮效率上創造了新里程碑，為文字擷取領域帶來革命性變革。 DeepSeek-OCR 採用創新的「光學二維映射（Optical 2D Mapping）」方法，將長篇文字資訊以超高密度壓縮成視覺令牌（visual tokens），並透過複雜的編碼器（DeepEncoder）與大型語言模型（Large Language Model, LLM）合力完成識別任務，成功實現了7到20倍的光學壓縮。這使它能在保持高質量文本輸出的同時，大幅降低運算負擔。整體模型由約30億參數組成，其中分為約3.8億參數的深度編碼器與約5.7億參數的稀疏激活語言生成模組（Mixture of Experts, MOE），即使在硬體資源有限的情況下也能保持高效率運作。 在輸出格式方面，DeepSeek-OCR 同樣具備高度結構化的能力，其可直接生成符合Markdown標準的文件，包括標題分級、清晰的表格結構，不再像過去的OCR系統常出現格式混亂的問題。此功能顯著簡化了後處理流程，使用者能夠將標記化文本直接導入知識庫或文件系統，提升了文檔管理的便捷性與效率。 此外，DeepSeek-OCR 在手寫字與低解析度影像的支持度上也展示強大韌性。傳統OCR對於筆跡較為模糊或影像品質欠佳的文件往往識別困難，但憑藉先行的影像去噪與升頻（denoise & upscale）處理，以及較高令牌數模式的調用，DeepSeek-OCR 在掃描筆記、醫生手寫紀錄甚至數學公式的辨識，都能維持不俗的表現。 在實際應用層面，針對開發者或團隊使用有不同建議。獨立開發者可在本地端以預設模式快速起步，透過調整令牌數適配不同文件類型，利用現代GPU或CPU耐心執行即可。企業團隊則可將模型封裝成API服務（如Flask或FastAPI），並結合簡易的審核界面對複雜表格等邊緣案例進行把關，透過日誌記錄實現品質管控。...