DeepSeek OCR 2：為創作者提供類似人類的閱讀體驗—

DeepSeek OCR 2 對創作者的重要性#

如果您曾經與掃描的 PDF、多欄文章或雜亂的發票搏鬥過，您就會知道傳統 OCR 有多麼僵化。它從左到右、從上到下地瀏覽，將豐富的版面配置簡化為脆弱的文本。DeepSeek OCR 2 改變了這種模式。DeepSeek OCR 2 並非強加一種適用於所有情況的閱讀順序，而是學習像人類一樣閱讀——遵循一種尊重欄、表格、圖形、標題、公式及其背後邏輯的語義路徑。

對於內容創作者——影片製作人、設計師、作家、播客、配音演員——DeepSeek OCR 2 意味著更少的修正、更快的周轉時間和更忠實的轉換。它不僅僅是識別字元；它還理解上下文。對於依賴精確度的創意工作流程來說，這非常重要。

新功能：DeepEncoder V2 和視覺因果流#

DeepSeek OCR 2 的核心是升級後的 DeepEncoder V2，它引入了視覺因果流。編碼器不是將頁面視為固定的網格，而是逐步處理圖像，其中每個步驟都取決於它已經「看到」的內容。這反映了人們如何瀏覽標題、掃描欄、檢查圖形標題，然後深入研究。

這種視覺因果流使 DeepSeek OCR 2 能夠：

推斷複雜版面配置中的語義閱讀順序。
維護元素的邏輯分組（表格單元格、數學區塊、側邊欄）。
透過使用先前步驟中建立的上下文來解決不明確的區域。

最終效果是更清晰的輸出、更少的格式錯誤，以及更忠實的頁面敘述——這正是創作者在將原始素材轉換為腳本、字幕、設計資產或資料時所需要的。

架構概覽#

DeepSeek OCR 2 遵循清晰的流程：

圖像 → DeepEncoder V2 → 3B MoE LLM 解碼器 → 文本

主要組件：

DeepEncoder V2：一種雙視覺轉換器堆疊，可混合結構敏感特徵和文本感知語義。一個分支與分割衍生的結構（SAM 樣式訊號）對齊，而另一個分支與文本接地的視覺（CLIP 樣式訊號）對齊。這種混合提供了強大的版面配置理解和穩定的識別。
3B MoE LLM 解碼器：一種緊湊的混合專家語言模型（大約 30 億個參數），既高效又富有表現力。值得注意的是，DeepSeek OCR 2 的效能提升主要來自編碼器；解碼器仍然輕量且可靠。

這很重要，因為 DeepSeek OCR 2 並非蠻力識別。它將視覺壓縮為一種富含意義的表示形式，解碼器可以有效地導航。

視覺因果流如何模仿人類閱讀#

傳統 OCR 逐行掃描，並將 2D 頁面幾何圖形簡化為 1D 序列。DeepSeek OCR 2 顛覆了這一點。透過視覺因果流，系統：

識別突出的錨點（標題、標題、關鍵面板）。
繪製通過欄、表格和圖形的語義路線。
在需要時重新訪問區域，整合先前的上下文以消除歧義。
輸出連貫的、類似人類的閱讀順序，該順序保留文本和版面配置之間的關係。

對於創作者來說，這意味著 DeepSeek OCR 2 不太可能混合欄文本、打亂表格單元格，或將圖形標題與其圖像分離。輸出更清晰、編輯速度更快，並且更忠實於意圖。

數字：速度、壓縮和基準#

DeepSeek OCR 2 以可衡量的收益來支持其設計：

OmniDocBench v1.5：得分約為 91.09%，比以前的版本提高了 3.7%——證明 DeepSeek OCR 2 在實質上提高了版面配置理解和文本保真度。
極端壓縮：編碼器可以將整個頁面壓縮到僅 64 個 token，同時保留富含意義的特徵。這種 token 效率提高了吞吐量並降低了計算成本。
大規模吞吐量：透過這種壓縮，DeepSeek OCR 2 可以在實際配置中，在單個 GPU 級別的機器上每天處理 200,000 多個頁面，使其適用於具有大型檔案庫的工作室和團隊。
輕量級解碼器：3B MoE LLM 保持低延遲，並幫助 DeepSeek OCR 2 提供反應靈敏、經濟實惠的效能。

DeepSeek OCR 2 對創意工作流程的主要優勢#

DeepSeek OCR 2 為內容生命週期帶來了切實的好處：

類似人類的閱讀順序：DeepSeek OCR 2 可以優雅地處理複雜的雜誌、報紙、研究論文和多欄版面配置。
強大的表格和公式處理：DeepSeek OCR 2 可以理解表格、試算表和數學區塊，而不會將它們融合成無法讀取的行。
在混亂的輸入上具有強大的功能：DeepSeek OCR 2 對低解析度掃描、嘈雜的相機捕獲和模糊的文本更寬容。
根據需求提供結構化輸出：DeepSeek OCR 2 可以產生用於部落格的 Markdown、用於論文的 LaTeX 或用於資料工作流程的 JSON——從而減少編輯時間。
隨著您的檔案庫擴展：從少數 PDF 到大型儲存庫，DeepSeek OCR 2 都能跟上步伐，這要歸功於其壓縮和吞吐量。
創作者友善的佔用空間：憑藉緊湊的解碼器和高效的編碼器，可以經濟高效地部署 DeepSeek OCR 2。

內容創作者的真實世界用例#

影片創作者：使用 DeepSeek OCR 2 可靠地轉換研究論文和腳本，保留標題、列表和參考文獻，以便快速旁白。
設計師：使用 DeepSeek OCR 2 從版面配置、海報和小冊子中提取文本，同時保持排版結構完整以進行重新設計。
作家和編輯：透過 DeepSeek OCR 2 將掃描的書籍和文章轉換為乾淨的 Markdown，準備好進行編輯和 CMS 匯入。
配音演員和播客：使用 DeepSeek OCR 2 從 PDF 產生準確、標點符號正確的腳本，從而最大限度地減少準備時間和重拍。
資料記者：使用 DeepSeek OCR 2 從報告和試算表中解析表格，以取得您可以立即分析的結構化 JSON。
本地化團隊：由於 DeepSeek OCR 2 保留了語義順序，因此翻譯流程更清晰，從而減少了上下文丟失和返工。

您可以使用的輸出：Markdown、LaTeX、JSON#

DeepSeek OCR 2 不僅僅是一個 OCR——它是一個結構化文件理解引擎。無論您是：

發布部落格文章：向 DeepSeek OCR 2 索取包含標題、列表和程式碼區塊的 Markdown。
排版論文：從 DeepSeek OCR 2 請求包含方程式和標籤的 LaTeX。
自動化流程：從 DeepSeek OCR 2 取得包含標題、章節、表格和圖形等欄位的 JSON。

由於模型保持邏輯閱讀順序，因此您收到的輸出可以整齊地放入下游工具中——而無需處理版面配置混亂。

處理棘手的輸入：低解析度、嘈雜和傾斜#

創意團隊並不總是控制來源品質。DeepSeek OCR 2 經過訓練，可以在以下情況下具有彈性：

頁面以一定角度拍攝或略微傾斜。
掃描包括雜訊、污漬或壓縮失真。
海報或歷史文檔中的字體差異很大。

透過依靠視覺因果流和雙視覺訊號，DeepSeek OCR 2 在提交文本之前建立上下文——因此它猜測的更少，並且在第一次傳遞時獲得更多正確的結果。

如何開始使用 DeepSeek OCR 2#

您可以透過透過 API 或託管服務託管模型的供應商來存取 DeepSeek OCR 2。典型的工作流程如下所示：

提供圖像或 PDF 頁面。
選擇輸出格式（純文本、Markdown、LaTeX、JSON）。
（可選）設定控制項（頁面分割、表格、數學）。
接收結構化輸出。

範例虛擬碼（Python，使用通用 HTTP 客戶端）：

import requests
api_url = "https://api.your-provider.com/v1/ocr"
payload = {
```
"model": "deepseek-ocr-2",
```

"image_url": "https://example.com/sample.pdf#page=1",

```
"output_format": "markdown",
```
```
"options": {
```
```
    "preserve_layout": True,
```
```
    "enable_tables": True,
```
```
    "enable_math": True
```
```
}
```
}
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}
r = requests.post(api_url, json=payload, headers=headers, timeout=120)
print(r.json()["result"])

範例 curl：

curl -X POST https://api.your-provider.com/v1/ocr \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
```
"model": "deepseek-ocr-2",
```

"image_url": "https://example.com/doc.png",

```
"output_format": "json",
```

"options": {"enable_tables": true, "enable_math": true}

使用 DeepSeek OCR 2 獲得最佳結果的提示：

如果您的供應商支援 DeepSeek OCR 2 中的批次處理，請為長 PDF 提供每頁圖像。
明確指定「markdown」或「latex」，以便 DeepSeek OCR 2 正確格式化。
為 DeepSeek OCR 2 中的技術文檔啟用表格和數學解析。
如果頁面包含複雜的多欄版面配置，請在 DeepSeek OCR 2 中設定「preserve_layout」以維護結構。

不同創作者的工作流程配方#

YouTube 製作人：使用 DeepSeek OCR 2 從研究 PDF 中提取腳本，輸出 Markdown，然後將其饋送到您的提詞機或 TTS 引擎。
設計師：在海報批次上執行 DeepSeek OCR 2 以取得文本圖層，然後在您的設計工具中以準確的層次結構重新排列。
作家：建立閱讀清單流程——DeepSeek OCR 2 到 Markdown → 筆記應用程式 → 編輯工作流程——這樣您就永遠不會手動重寫結構。
配音演員：透過 DeepSeek OCR 2 將掃描的腳本轉換為乾淨的文本，並保留舞台指示，然後在您的 DAW 中標記提示。
代理商：使用 DeepSeek OCR 2 將多客戶發票匯總到 JSON，標準化欄位，然後推送到您的會計系統中。

實際效能和成本考量#

Token 壓縮是使 DeepSeek OCR 2 在大規模上實用的隱藏功能。透過將頁面減少到僅 64 個 token，DeepSeek OCR 2 降低了推論成本和延遲，而不會犧牲準確性。輕量級 3B MoE 解碼器進一步控制了計算需求。

對於預算有限的團隊來說，這意味著您可以：

在沒有大規模基礎設施的情況下，透過 DeepSeek OCR 2 運行更大的積壓工作。
在高效配置中，透過 DeepSeek OCR 2 在單個 GPU 級別的伺服器上實現每天 20 萬多個頁面。
在由 DeepSeek OCR 2 提供支持的大型活動中，保持每頁成本的可預測性。

需要注意的限制#

雖然 DeepSeek OCR 2 功能強大，但沒有任何模型是完美的：

極度退化的掃描可能仍需要在 DeepSeek OCR 2 之前進行預處理。
奇特的字體或風格化的文本可能會挑戰任何 OCR，包括 DeepSeek OCR 2。
具有非線性閱讀順序的文件圖表（例如，具有任意面板順序的漫畫）可能需要 DeepSeek OCR 2 的自訂提示。

也就是說，該模型的視覺因果流和語義排序使 DeepSeek OCR 2 比逐行系統更具適應性。

為什麼 DeepSeek OCR 2 是一大步，而不是一小步#

大多數 OCR 升級都透過更大的解碼器來追求準確性。DeepSeek OCR 2 打破了這種模式：它使編碼器更智慧。透過教導模型如何閱讀（不僅僅是閱讀什麼），DeepSeek OCR 2 尊重嵌入在版面配置中的敘述。結果是更好的結構、更清晰的輸出和更少的手動修復——特別是對於處理複雜來源的創作者而言。

如果您的工作取決於保持關係完整——帶有圖像的標題、帶有章節的標題、帶有表格的單元格——DeepSeek OCR 2 感覺不像 OCR，更像是一個文件盟友。

快速檢查清單：何時選擇 DeepSeek OCR 2#

多欄文檔？選擇 DeepSeek OCR 2。
包含大量表格和圖表的報告？選擇 DeepSeek OCR 2。
包含公式的學術 PDF？選擇 DeepSeek OCR 2。
來自行動相機的嘈雜掃描？選擇 DeepSeek OCR 2。
需要最少清理的 Markdown/LaTeX/JSON？選擇 DeepSeek OCR 2。
擴展到數十萬頁？選擇 DeepSeek OCR 2。

最後的想法#

對於創作者來說，節省的時間就是賺取的創造力。DeepSeek OCR 2 為您提供兩者——更少的編輯、更智慧的結構和工業級的吞吐量。憑藉其具有視覺因果流的 DeepEncoder V2、雙視覺訊號、緊湊的 3B MoE 解碼器和結構化輸出，DeepSeek OCR 2 將難以處理的文檔轉變為可隨時使用的資產。如果您一直在等待真正像您一樣閱讀的 OCR，那麼 DeepSeek OCR 2 是圍繞其構建工作流程的升級。

DeepSeek OCR 2：為創作者提供類似人類的閱讀體驗——更快、更智慧、更準確