DeepSeek团队再次“整活儿”，推出小模型DeepSeek-OCR，它通过“光学压缩”技术，让AI把长文本先变成图片再识别，巧妙地解决了大模型处理长文本的算力“瓶颈”，效率直接翻倍。更炸裂的是，这种视觉压缩还能模拟人类的“选择性遗忘”机制，给AI记忆管理提供了全新思路，简直是科技界的一股清流，用“小而美”颠覆了“大而全”的传统路径。

智谱Glyph和DeepSeek-OCR不谋而合地推出了视觉Token方案，通过将文本渲染成图像，实现了对LLM长上下文的3-4倍高效压缩与算力显著提升，成功突破了传统模型处理长文本的性能瓶颈。这项技术不仅预示着AI信息处理将从文本转向以像素为核心的多模态范式，更深层次地呼应了人类视觉优先的感知机制，有望重塑AI的知识获取、交互方式及产业格局。

DeepSeek-OCR以其革命性的“上下文光学压缩”技术，将文本处理效率提升十倍，精准度高达97%，有效破解了大模型长文本处理的算力瓶颈与上下文限制。这项技术不仅将深刻影响企业级AI的成本结构与应用普及，更从哲学层面引发了对AI认知模式和未来架构的深层思考，预示着一个以视觉为核心的信息处理新纪元。

DeepSeek开源了 DeepSeek-OCR，用颠覆性的“反向OCR”技术，将文字信息高效压缩为视觉Token，让大模型以“看图”方式理解内容。这一创新不仅将大模型的上下文处理效率提升了十倍，大大节省了算力成本，还解决了高质量训练数据稀缺的难题，并启发了AI模拟人类“选择性遗忘”机制的想象空间。

DeepSeek-OCR通过将文本渲染为图像进行视觉压缩，巧妙解决了大语言模型长上下文的算力瓶颈，实现了10倍以上的压缩率和高精度解码。这一创新不仅被Andrej Karpathy等专家视为LLM输入范式的革命，更提出了模拟人类“光学遗忘”的AI记忆机制，为构建理论上的无限上下文和更接近人类认知的AGI系统开辟了全新路径。

DeepSeek-OCR模型以其创新的像素级文本处理和高效率视觉压缩技术，预示着大语言模型输入从传统文本分词器向通用视觉输入的根本性转变。这一突破不仅在文档理解领域展现出巨大潜力，更获得AI领军人物Andrej Karpathy的深度认可，有望终结分词器时代，开启AI以“光学认知”为核心的新篇章，对AI的架构、商业应用及社会影响都将产生深远影响。

DeepSeek-OCR通过将文本转换为高效压缩的视觉Token，解决了大模型长上下文处理的瓶颈，实现了十倍级的效率提升。这一创新获得了Andre Karpathy等业界专家的强烈认可，预示着AI输入范式可能从传统文本Token转向更通用、更高效的像素表示。该技术不仅能重塑企业知识管理和软件开发等商业应用，更将推动多模态AI的深度融合，加速通用智能的到来，开启一个以视觉为核心的AI新纪元。