Deepseek Ocr
Dokumentenintelligenz der nächsten Generation mit kontextueller optischer Kompression und mehrsprachiger Unterstützung.
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DeepSeek OCR ist ein zweistufiges, transformerbasiertes Dokumenten-KI-System, das kontextuelle optische Kompression nutzt, um modernste Dokumentenintelligenz zu liefern. Es komprimiert hochauflösende Dokumente in schlanke Vision-Tokens und dekodiert sie dann mit einem 3-Milliarden-Parameter-Mixture-of-Experts-Modell, um nahezu verlustfreies Text-, Layout- und Diagrammverständnis in über 100 Sprachen zu erreichen. Es unterstützt GPU-effizienten Durchsatz für komplexe Layouts und wurde mit 30 Millionen echten PDF-Seiten plus synthetischen Daten trainiert, wobei Layoutstruktur, Tabellen, Chemie (SMILES-Strings) und Geometrieaufgaben erhalten bleiben.
DeepSeek OCR kann auf drei Hauptarten verwendet werden: 1. Lokal mit GPUs bereitstellen, indem Sie das GitHub-Repo klonen, den 6,7 GB großen Checkpoint herunterladen und PyTorch konfigurieren. 2. DeepSeek OCR über seine OpenAI-kompatiblen API-Endpunkte aufrufen, um Bilder einzureichen und strukturierte Texte zu erhalten. 3. DeepSeek OCR in bestehende Workflows integrieren, indem OCR-Ausgaben in JSON konvertiert, SMILES-Strings mit Cheminformatik-Pipelines verknüpft oder Diagramme automatisch beschriftet werden.
Sie sollten dies wählen, wenn Sie eine Dokumenten-KI der nächsten Generation wollen, die komplexe Layouts und mehrere Sprachen mit hoher Präzision verarbeitet. Deepseek OCRs transformerbasierte Technologie und effiziente Verarbeitung machen es zu einer soliden Wahl für ernsthafte Dokumentenintelligenz-Anforderungen.
Pro 1 Mio. Eingabe-Tokens bei Cache-Treffer
Pro 1 Mio. Eingabe-Tokens bei Cache-Verfehlen
Pro 1 Mio. Ausgabe-Tokens
