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DeepSeek-OCR 2大模型开源，重塑文档AI的认知逻辑
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原文中文，约2000字，阅读约需5分钟。
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内容提要
深度求索团队发布的DeepSeek-OCR 2模型在文档理解能力上取得了91.09%的得分。其核心创新“视觉因果流”提升了模型对复杂文档结构的理解，增强了处理效率和准确性，适用于多种文档类型，为未来多模态人工智能提供了新方向。
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关键要点
- 深度求索团队发布DeepSeek-OCR 2模型，文档理解能力得分91.09%。
- DeepSeek-OCR 2是对去年发布的DeepSeek-OCR模型的升级，提升了3.73%。
- 核心创新是提出了“视觉因果流”编码范式，增强了模型对复杂文档结构的理解。
- DeepEncoder V2架构赋予编码器因果推理能力，能够智能重排视觉标记。
- 模型通过双向注意力机制全局观察文档，进行逻辑推理和有序压缩。
- DeepSeek-OCR 2在处理复杂文档时表现优异，能准确还原内容逻辑顺序。
- 模型在OmniDocBench v1.5基准测试中表现出色，减少了重复和无意义内容。
- DeepSeek-OCR 2不仅是OCR工具，更是高质量文本数据的生产引擎。
- 未来有望发展为统一的全模态编码器，实现跨模态理解与生成。
- 当前模型在文本极度密集的场景下仍有优化空间。
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