AI 驱动的文字提取 | 97% 准确率 | 多语言 Markdown 输出
基于 DeepSeek 视觉语言模型，超低 Token 消耗，免费开源可自托管
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对比 DeepSeek-OCR 与其他主流 OCR 解决方案在准确率、效率和部署特性等关键性能指标上的表现
| 模型/工具 | 参数规模 | 压缩支持 | 准确率 | 优势 | 劣势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 🚀 DeepSeek-OCR (推荐) | 3B | Yes | 97% | 高效，多语言 Markdown 输出 | 非确定性，依赖硬件 |
| 📊 GOT-OCR 2.0 | 约7B | No | 98%（无压缩） | 高保真度 | 高 token 消耗（60倍） |
| 📄 MinerU 2.0 | 约10B | No | 95% | 强大的 PDF 处理 | 速度慢（6000+ tokens/页） |
| ⚡ PaddleOCR | 轻量级 | No | 90% | 易于部署 | 结构化输出弱 |
| 💬 ChatGPT (GPT-4o) | 闭源 | No | 约85%（OCR受限） | 易于使用 | 上下文短，拒绝长文档 |
关于 DeepSeek OCR 您需要知道的一切
DeepSeek OCR 使用视觉语言模型（VLM）进行上下文感知 OCR，而 Tesseract 和 PaddleOCR 是传统的模式匹配引擎。主要区别：准确率 97% vs 85%，Token 效率 100 tokens/页 vs 更高处理开销。
分辨率模式在 token 消耗和准确率之间平衡：Tiny（64 tokens）- 简单文档；Small（100 tokens）- 推荐；Base（256 tokens）- 复杂布局；Large（400 tokens）- 高分辨率；Gundam - 学术论文。
是的，100% 开源！3B 参数模型在 GitHub 和 Hugging Face 上提供，采用宽松许可。您可以自托管、修改模型、无许可费商业使用。
最低：8GB 显存（RTX 3070）用于基本推理；推荐：16GB+ 显存（RTX 4090、A100-40G）用于生产环境；企业级：多 GPU 配置处理 20 万+ 页/天。