一文带你读懂DeepSeek-OCR 2的细节！附实测！

DeepSeek太秀了，更新了DeepSeek-OCR-2，

又是高立意的一篇文章，验证了了LLM架构有作为VLM编码器的潜力，有远大的理想。

我之前分享过DeepSeek-OCR相关内容，见

• DeepSeek又开源，这次是OCR模型！附论文解读！
• 再谈DeepSeek-OCR的信息压缩论！附DeepSeek-OCR与PaddleOCR实测对比！
• DeepSeek OCR的高OCR准确率，全是幻觉？

咱们今天来看看DeepSeek-OCR-2怎么回事儿，

一些文章介绍什么双向+因果流视觉推理，可能理解起来会比较迷糊，我这里带着大家简单理解，并且通过代码来看其中的细节。

相较于DeepSeek-OCR V1的核心改动就是视觉编码模块。

将原始的ViT改成了LM格式，你可以这么理解，ViT就是纯Encoder结构，会让每个视觉Token都彼此看见。

那么就存在了一个问题，就是视觉token其实是2维的，直接Patch会出现信息错乱，因此加入位置编码，

但是这样就相当于看图像，就是必须从左上一直看到右下，按照顺序来阅读，

而人在看图片的时候，会考虑每个模块的语义关联性，会有一定的阅读顺序，当然跟排版页有关。

比如双栏的，如果直接横行阅读，那么就会出现视觉和语义的Gap，或者是竖版文字识别等。

那么怎么做呢，直觉的做法，就是我对视觉Token进行排序就可以了嘛，

事实上DeepSeek-OCR-2也是这么做的。

而对视觉Token排序，可以是encoder-decoder框架也可以是纯decoder框架，

encoder-decoder类似于mBART式交叉注意力结构，但是经过实验发现，视觉 token会因为处在独立编码器内，难以收敛。

而纯decoder，让视觉token前面内容看不到后面内容，也是不合理的，

所以采用prefix LM结构，同时引入可学习query交互，有效压缩视觉信息。

就是你们看到的双流（双向+因果）注意力架构，这不是是首创，不过确实是在编码器里首次使用。

如果你早期做过bert的话，一定知道unilm，当时是三种结构并行，都支持。

当然很早的ChatGLM1，也是这种prefix LM结构

核心是通过mask，保证前面视觉token是彼此之间相互可以看见的；可学习query token部分，是当前token只能看到前面内容，看不到后面内容的。

实现可以看代码，

def _create_custom_4d_mask(self, sequence_length, dtype, device, batch_size, token_type_ids, ):
    min_dtype = torch.finfo(dtype).min
    masks = []
    for b in range(batch_size):
        mask = torch.full((sequence_length, sequence_length), fill_value=min_dtype, dtype=dtype, device=device)
        type_ids = token_type_ids[b]
        image_positions = (type_ids == 0).nonzero(as_tuple=True)[0]
        text_positions = (type_ids == 1).nonzero(as_tuple=True)[0]
        # non-casual
        if len(image_positions) > 0:
            mask[image_positions[:, None], image_positions] = 0.0
        # causal
        for i, text_pos in enumerate(text_positions):
            if len(image_positions) > 0:
                mask[text_pos, image_positions] = 0.0
            mask[text_pos, text_positions[:i + 1]] = 0.0
        masks.append(mask)
    mask = torch.stack(masks, dim=0).unsqueeze(1)
    return mask

DeepSeek-OCR-2的核心贡献是验证了LLM作为视觉编码器的可行性。

因为视觉编码利用LM、后面解码器用的也是LM，所以架构统一了，也为原生多模态打下基础。

整个训练流程分三步，

• Step1：仅训练DeepEncoder-V2部分，尾部加个MLP，预测token内容，训练Vision Tokenizer（DeepEncoder初始化）和LLM编码器（Qwen2-0.5B-base初始化）
• Step2：LLM编码器和DeepSeek-LLM解码器，用于增强可训练Query的表征能力
• Step3：仅训练DeepSeek-LLM解码器，专注理解DeepEncoder-V2重排序后的视觉Token序列

评测榜单依旧是OmniDocBench v1.5评测，

可以看到在纯端到端上DeepSeek-OCR-2相较于DeepSeek-OCR有很大提升，

但，PaddleOCR-VL依旧是神

针对视觉模块排序的编辑距离，明显下降

对于DeepSeek自己来说，DeepSeek-OCR-2主要是，

一个是在deeepseek-lm进行问答时，解决用户上传图片的问题，就是先转成文字，在给llm回答

第二个就是给deepseek造预训练数据，

都是在工程上自己使用的。

下面是真实评测，

• 机打内容的OCR识别准确很高
• 手写体简单的识别没有问题，过于连笔的会出错
• 表格识别内容没问题，但是结构会出错
• 生僻字识别较第一版本有提高
• 竖版识别也有提高，这也是排序带来的好处

手写体识别

简单识别，正确。

复杂手写体，会出错。

生僻字形近字识别

识别正确

表格识别

表格的结构会识别错误，文字内容没问题

公式识别

简单公式没问题，复杂公式会丢失信息，不知道是不是我图片太小，导致。

最后，

没等来DeepSeek-V4，先等来了DeepSeek-OCR-2，

将LLM作为视觉编码器，

验证了一种可能，

只能说，DeepSeek创新这一块，

没毛病~

今天属实有点卷了，Qwen3-Max-Thinking、K2.5、DeepSeek-OCR-2，

年前还会有，

所以感觉春节大概率要加班了呀~

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