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HyperAI超神经

在线教程｜DeepSeek-OCR 2公式/表格解析同步改善，以低视觉token成本实现近4%的性能跃迁在视觉语言模型（VLMs）的发展进程中，文档 OCR 始终面临着布局解析复杂、语义逻辑对齐等核心挑战。传统模型大多采用固定的「左上到右下」栅格扫描顺序处理视觉 token ，这种刚性流程与人类视觉系统遵循的语义驱动型扫描模式相悖，尤其在处理含复杂公式、表格的文档时，容易因忽视语义关联导致解析误差。如何让模型像人类一样「读懂」视觉逻辑，成为提升文档理解能力的关键突破口。

DeepSeek-OCR-v2 模型解析和部署应用OCR（光学字符识别）作为连接物理文档与数字世界的核心技术，已广泛应用于金融票据处理、医疗病历数字化、政务档案管理等多个领域。但传统OCR模型在面对多栏论文、嵌套表格、公式密集的复杂文档时，常陷入“机械扫描、语义割裂”的困境，难以还原人类阅读的逻辑顺序。2026年1月，深度求索发布的DeepSeek-OCR-v2，以“视觉因果流”为核心创新，彻底重构了OCR的编码逻辑，在复杂版面理解上实现质的突破，同时兼顾高效推理能力。本文将从模型结构、核心改进、传统OCR对比、部署实践四大维度，全面拆解这款新一代OCR

要给 OCR 装个脑子吗？DeepSeek-OCR 2 让文档不再只是扫描如何形容现在市面上普遍的 OCR 呢？可能你已经习惯了它的「固执」——无论文档布局多复杂，它总是老老实实从左到右、从上到下扫一遍。遇到双栏论文还好，碰上跨页表格或者公式脚注混排，输出结果往往乱得让人头疼。这不是识别不准，而是理解方式出了问题。

智慧地球（AI·Earth）

DeepSeek架构新探索！开源OCR 2诞生！DeepSeek架构新探索！开源OCR 2诞生！此前，DeepSeek-OCR的首次问世，已引发视觉压缩领域的广泛关注与学术探讨；而在本次迭代中，DeepSeek研发团队聚焦视觉编码模块开展核心技术升级。值得关注的是，新发布的DeepSeek-OCR 2通过引入DeepEncoder V2架构，成功实现视觉编码领域从“固定扫描”模式向“语义推理”范式的关键性转型。与DeepSeek以往的模型发布惯例一致，本次DeepSeek-OCR 2的推出，同步开源了模型本体及配套技术报告，为相关领域的学术研究与工程实

教程上新｜DeepSeek-OCR 2公式/表格解析同步改善，以低视觉token成本实现近4%的性能跃迁在视觉语言模型（VLMs）的发展进程中，文档 OCR 始终面临着布局解析复杂、语义逻辑对齐等核心挑战。传统模型大多采用固定的「左上到右下」栅格扫描顺序处理视觉 token，这种刚性流程与人类视觉系统遵循的语义驱动型扫描模式相悖，尤其在处理含复杂公式、表格的文档时，容易因忽视语义关联导致解析误差。如何让模型像人类一样「读懂」视觉逻辑，成为提升文档理解能力的关键突破口。

PPIO上线GLM-OCR：0.9B参数SOTA性能，支持一键部署PPIO 算力市场首发上线了 GLM-OCR 模型模板。作为一款兼具“轻量化”与“高精度”的专业级 OCR 模型，GLM-OCR 以 0.9B 的参数规模，在 OmniDocBench V1.5 基准测试中取得了 94.6 分的 SOTA 表现，并在公式识别、复杂表格解析及信息抽取等高难度场景中展现出显著优势。

东华果汁哥

【大模型 OCR】GLM-OCR 使用教程：从入门到部署概述： GLM-OCR 是智谱 AI 推出的一款轻量级、高性能的专业 OCR（光学字符识别）模型，参数仅 0.9B，却在多个文档理解基准测试中达到业界领先水平。它支持文本、表格、公式、手写体、多语言等多种复杂场景的识别，并提供灵活的部署方式，适用于从云端快速验证到本地高并发推理、再到边缘设备嵌入式运行的各类需求。本教程将带你一步步掌握 GLM-OCR 的使用方法，涵盖云端 API 调用和三种主流本地部署方案（Ollama / vLLM / SGLang），帮助你根据实际业务场景选择最适合的方式。

查券返利机器人的OCR识别集成：Java Tesseract+OpenCV优化图片验证码的自动解析方案大家好，我是微赚淘客系统3.0 的研发者省赚客！微赚淘客系统3.0 的查券返利机器人在对接部分电商平台时，需自动处理登录或查询接口返回的图片验证码（如4位数字+字母组合）。为实现无人值守自动化，我们基于 Tesseract OCR + OpenCV 图像预处理构建本地化识别模块，避免依赖第三方付费 API。本文展示从图像下载、降噪增强到文字识别的完整 Java 实现。

GLM-OCR发布：性能SOTA，超越PaddleOCR-VL-1.5？前有通过视觉压缩，实现高效、结构化的文档理解的DeepSeek-OCR2，后有高精度、鲁棒的多任务文档解析PaddleOCR-VL-1.5，而最近智谱AI发布最新GLM-OCR一款轻量级专业光学字符识别模型。它凭借“小尺寸、高精度”的特点，在复杂文档解析领域达到了当前最佳性能，并大幅降低了部署和使用成本。开源地址 Github：https://github.com/zai-org/GLM-OCR Hugging Face：https://huggingface.co/zai-org/GLM-OCR 在线

OCR在真实场景“翻车”？面对跨页表格、密集表格、扭曲文档等难题，这个OCR文档解析工具太6了！真实场景下OCR效果，原文链接：全能OCR工具在文档解析真实应用场景中，我们面对的已不再是简单的文本文档，有大量数据在PDF、扫描件、图片、网页等非结构化文档中。

专业级模型 GLM-OCR智谱宣布正式发布并开源一款轻量的专业级 OCR 模型 GLM-OCR，主打“小尺寸、高精度”。其核心亮点如下

本地运行DeepSeek-OCR-2 识别图片文字github下载地址： https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2

铁蛋AI编程实战

DeepSeek-OCR2：开源 OCR 新王者完整部署教程（vLLM+Transformers 双接口 + 动态分辨率 + 文档批量处理）入门配置（个人/测试，支持动态分辨率基础功能）：CPU≥4核、内存≥16G、GPU（NVIDIA，计算能力≥7.0）显存≥8G，SSD剩余≥20G（存储模型+数据）

Coovally AI模型快速验证

“看起来像世界”≠“真世界”！WorldLens全维度解构自动驾驶世界模型近年来，随着生成式AI技术的突破，世界模型（World Models）已成为自动驾驶与具身智能领域的核心研究方向。从文本直接生成驾驶视频，到可控的4D动态场景合成，当前模型已经能够产出视觉上足以“以假乱真”的驾驶画面。

独自归家的兔

DeepSeek-OCR 2：视觉因果流模型官方论文解读总结这几日在研究 DeepSeek-OCR 2 的内容，发布的论文也看完了，正好写一写。原文ppt我也上传资源并绑定到本文了。

智谱开源基于GLM-V编码器-解码器架构的多模态OCR模型——GLM-OCRGLM-OCR是一款基于GLM-V编码器-解码器架构的多模态OCR模型，专注于复杂文档理解。该模型通过引入多令牌预测（MTP）损失和稳定的全任务强化学习，显著提升了训练效率、识别准确率和泛化能力。其核心架构包含基于大规模图文数据预训练的CogViT视觉编码器、采用高效令牌降采样的轻量级跨模态连接器，以及GLM-0.5B语言解码器。结合基于PP-DocLayout-V3的两阶段流程（版面分析+并行识别），GLM-OCR能在各类文档布局场景中提供稳定优质的OCR性能。

浅析DeepSeek-OCR v1&v2时隔几个月，DeepSeek 又发布了 DeepSeek-OCR-2，与 v1 一样极具创新，在端到到的文档解析 VLM 中达到了 SOTA 的效果，并且极其高效，最多只需要 1120 个视觉 token，在这样的高效的输入下能达到最好的效果，确实不容易。那么，本文就趁这个机会把 v1 和 v2 放一起简单聊聊两者的一些架构、创新点等等。

一个无名的炼丹师

多模态RAG系统进阶：从零掌握olmOCR与MinerU的部署与应用摘要：在构建企业级多模态RAG（检索增强生成）系统时，如何将非结构化的PDF文档高质量地转换为结构化的Markdown数据，是决定系统最终检索效果的“生死门”。本文将深入探讨2025年最前沿的两种解决方案：AI2开源的基于VLM的olmOCR，以及一站式开源工具链MinerU。我们将从理论原理、本地环境搭建、GPU推理加速、API调用实战到进阶的“元素感知”混合解析方案，进行全链路的深度拆解。

OCR 模型在医疗场景的选型研究随着医疗信息化进程的深入推进，电子病历识别和医学影像报告分析等 OCR 应用需求日益增长。然而，医疗数据的隐私敏感性和合规要求使得本地化部署成为必然选择。本研究聚焦 Qwen3-VL、DeepSeek OCR 等主流大厂模型在医疗场景下的准确率表现，为医疗机构的技术选型提供决策依据。

DeepSeek-OCR 2: 视觉因果流基于Huggingface transformers库在NVIDIA GPU上进行推理。测试环境要求为python 3.12.9 + CUDA11.8：