DeepSeek-OCR 2 是DeepSeek团队推出的第二代 OCR 模型，通过引入 DeepEncoder V2 架构，实现从固定扫描到语义推理的范式转变。模型采用因果流查询和双流注意力机制，能动态重排视觉 Token，更精准地还原复杂文档的自然阅读逻辑。在OmniDocBench v1.5 评测中，模型综合得分达到 91.09%，较前代提升显著，同时显著降低了 OCR 识别结果的重复率，为未来构建全模态编码器提供新路径。

DeepSeek-OCR 2 的主要功能

• 复杂文档解析：模型能精准解析带表格、公式和多栏布局的复杂文档，还原自然阅读逻辑。

• 高效视觉压缩：仅需256到1120个视觉Token即可覆盖复杂文档页面，显著降低计算开销。

• 动态语义重排：模型通过因果流查询，根据图像语义动态调整视觉 Token 的顺序，打破传统固定扫描限制。

• 高精度识别：在OmniDocBench v1.5评测中，综合得分达到 91.09%，较前代显著提升，在阅读顺序识别方面表现出色。

DeepSeek-OCR 2 的技术原理

• DeepEncoder V2 架构：视觉分词器将图像离散化为视觉 Token，采用 SAM-base 和两层卷积层，输出维度为 896。引入因果流查询（causal flow queries），视觉 Token 使用双向注意力，因果流查询使用因果注意力，实现语义重排。

• 因果推理机制：通过因果流查询动态重排视觉 Token，使编码器能根据图像语义动态调整 Token 的顺序。这种机制与 LLM 的单向注意力模式高度一致，能更好地贴合连续的视觉语义。

• 解码器：继续沿用 DeepSeek-OCR 的 DeepSeek-MoE Decoder，参数规模为 30 亿，约 5 亿参数在推理时激活。

• 训练流程：分为编码器预训练、查询增强和解码器专门化三个阶段，通过多阶段优化提升模型性能。

DeepSeek-OCR 2 的应用场景

• 文档处理与数字化：模型能将纸质文档快速转化为可编辑的电子文档，支持复杂布局和多语言内容的高精度识别，适用于图书馆、档案馆等机构的数字化工作。

• 学术与科研：高效解析学术论文中的公式、图表和多栏文本，辅助研究人员快速提取关键信息，提升文献整理和数据分析效率。

• 企业办公自动化：模型能自动识别合同、报表等文件中的关键信息，支持企业文档的快速审核、归档和检索，提高办公效率。

• 教育领域：将教材、试卷等文档快速数字化，支持在线教学和电子化考试，辅助师生整理学术资料，提升教学与学习效率。

• 出版与媒体：模型快速解析杂志、报纸的复杂排版，支持电子版制作和内容分发，助力媒体行业实现高效内容创作与管理。

模型 : https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2

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项目入口

https://open.virtaicloud.com/web/project/detail/676678471438790656

启动开发环境

进入【DeepSeek-OCR-2】项目主页中，点击运行一下，将项目一键克隆至工作空间，『社区项目』推荐适用的算力规格，可以直接立即运行，省去个人下载数据、模型和计算算力的大量准备时间。

配置完成，点击进入开发环境，根据项目主页介绍进行部署。

使用方法

在gemini/code中找到使用说明，选中使用说明单元格，点击运行。

等待生成local URL，右侧添加端口7860。

项目使用方法

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