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DeepSeek开源新模型_提出上下文光学压缩_LLM的新记忆方式

14分钟阅读

DeepSeek开源新模型，提出上下文光学压缩：LLM的新记忆方式

原创 花叔 花叔 2025-10-21 13:37

原文地址: https://mp.weixin.qq.com/s/ZMiXV_fCmdoSFwJOfTArRg

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截屏2025-10-21 13.14.46DeepSeek昨晚开源了一个OCR模型。

几小时后，Andrej Karpathy在X上发了一条长推，说这篇论文”很有意思”，然后开始讨论一个激进的想法：

能不能让所有LLM的输入都变成images，包括纯文本？截屏2025-10-21 12.32.16

马斯克也跟了一条：

长期来看，AI模型99%以上的输入和输出都会是photons。截屏2025-10-21 13.26.10我读完论文，发现他们讨论的是同一件事。

DeepSeek-OCR表面上是个OCR模型，实际上在探索一个更大的问题：

1000个字的文档，最少需要多少个vision tokens才能让LLM理解？

论文给的答案是：100个。

压缩比10倍，准确率97%。

这不只是OCR的问题，而是在挑战一个基本假设：一张图真的值一千个字吗？

今天就跟你聊聊这个。

截屏2025-10-21 13.27.01

一、论文在探索什么？

DeepSeek-OCR的论文一开始就问了一个很关键的问题：

“For a document containing 1000 words, how many vision tokens are at least needed for decoding?”

1000个字的文档，最少需要多少vision tokens才能解码？

这个问题看似简单，但它在挑战一个基本假设：一张图真的值一千个字吗？

传统想法：

  • 1000个字 = 1000个text tokens

  • 一张包含这1000个字的图片，也需要差不多1000个vision tokens

DeepSeek的实验结果：

  • 1000个字 ≈ 100个vision tokens

  • 压缩比10倍，准确率97%

这就有意思了。

如果vision tokens真的这么高效，那为什么我们还要用text tokens？

能不能把所有文本都渲染成图片，然后用vision tokens输入LLM？

这就是Andrej Karpathy看完论文后，立刻想到的问题。

二、量化的答案：压缩边界在哪？

论文做了一个很系统的实验，用Fox benchmark测试不同压缩比下的准确率。

结果很清楚：

文档字数

Vision Tokens

压缩比

准确率

600-700字

100 tokens

6.7×

98.5%

700-800字

100 tokens

7.5×

97.3%

900-1000字

100 tokens

9.7×

96.8%

1000-1100字

100 tokens

10.6×

91.5%

1200-1300字

100 tokens

12.6×

87.1%

看到趋势了吗？

10倍压缩以内，准确率97%+，几乎无损。

超过10倍，准确率开始下降，但12倍压缩还有87%。

如果用64个tokens（Tiny模式）：

  • 1000字文档，压缩比15倍，准确率85%

  • 1200字文档，压缩比20倍，准确率59%

核心发现：压缩比和准确率的关系不是线性的，而是有一个”甜蜜点”——10倍左右。

论文特别提到：实际准确率比测试结果还要高，因为测试时格式对不上（formatting differences）。

这是首次有人系统地量化vision-text compression的边界。

三、怎么做到的？DeepEncoder架构

fig1-architecture能做到10倍压缩，靠的是一个叫DeepEncoder的新架构。

现有的VLM encoder都有问题：

  • Vary（双塔）：需要两次预处理，部署复杂

  • InternVL2（tile-based）：图片会被切成很多小块，vision tokens太多（>15个/页）

  • Qwen2-VL（adaptive）：activation memory太大，大图会爆显存

DeepEncoder的设计很巧妙：

输入1024×1024图片↓SAM (80M, window attention) → 4096个patch tokens↓16× Conv Compressor → 压缩到256个tokens↓CLIP (300M, global attention) → 输出256个vision tokens

核心技巧：串联window attention和global attention，中间用16×压缩桥接。

为什么这样设计？

  • 前半部分（SAM）：用window attention处理海量tokens（4096个），但因为是局部attention，activation memory可控

  • 中间压缩：16倍降采样，从4096→256

  • 后半部分（CLIP）：用global attention处理少量tokens（256个），虽然密集但tokens少所以可控

结果：

  • ✅ 支持高分辨率（1024×1024）

  • ✅ Vision tokens少（256个）

  • ✅ Activation memory低（不会爆显存）

而且通过调整输入分辨率，可以得到不同数量的vision tokens：

  • 512×512 → 64 tokens

  • 640×640 → 100 tokens

  • 1024×1024 → 256 tokens

  • 1280×1280 → 400 tokens

这让他们能系统地测试：用N个vision tokens，能压缩多少text tokens？

四、最激进的idea：模拟人类遗忘

论文里有一张图（Figure 13），我觉得是整篇论文最有想象力的部分。

他们画了一个类比：

人类记忆的时间衰退：

  • 刚发生 → Crystal Clear（水晶般清晰）

  • 1小时 → Very Clear

  • 1天 → Clear

  • 1周 → Blurry（模糊）

  • 1月 → Very Blurry

  • 1年 → Almost Gone（几乎消失）

视觉的空间衰退：

  • 10cm → Crystal Clear

  • 50cm → Very Clear

  • 1m → Clear

  • 3m → Blurry

  • 10m → Very Blurry

  • 20m → Almost Gone

DeepSeek-OCR的分辨率模式：

  • Text token → Crystal Clear

  • Gundam → Very Clear

  • Large → Clear

  • Base → Blurry

  • Small → Very Blurry

  • Tiny → Almost Gone

看到了吗？三条曲线的衰退规律一模一样。

论文提出的想法：

能不能用降低分辨率的方式，模拟人类的记忆遗忘？

具体怎么做？

假设你有一个AI agent，有100轮对话历史：

  • 最近5轮：保持text tokens（高清）

  • 6-20轮：渲染成Large模式图片（400 tokens/轮）

  • 21-50轮：渲染成Base模式（256 tokens/轮）

  • 51-100轮：渲染成Small模式（100 tokens/轮）

  • 100轮以上：渲染成Tiny模式（64 tokens/轮）

效果：

  • Context window从100,000 tokens压缩到10,000 tokens（10倍）

  • 旧对话越来越”模糊”，但关键信息还在

  • 重要的旧对话可以”恢复”到高分辨率

这就是论文说的”memory forgetting mechanisms in LLMs”。

用物理的方式（降低分辨率）模拟生物的记忆（遗忘曲线）。

五、这给我们什么启发？

理解了技术思路，再看应用场景，你会发现这不只是”功能列表”。

它展示的是一个新思维：用压缩比和准确率的trade-off，匹配不同场景。

1. 高精度场景：Large/Base模式

学术论文、合同文档、技术手册——这些场景容错率低，必须保证准确。

用Large模式（400 tokens）或Base模式（256 tokens），压缩比不高（5-7倍），但准确率接近100%。

这时候，vision tokens不是为了省token，而是为了保留文档的结构化信息（标题、列表、表格、图表）。

传统OCR只能给你纯文本，但DeepSeek-OCR能输出Markdown，保留语义结构。

2. 效率优先场景：Small/Tiny模式

快递单扫描、票据识别、移动端OCR——这些场景对速度和成本敏感。

用Small模式（100 tokens）甚至Tiny模式（64 tokens），压缩比10-20倍，准确率85-95%。

虽然不是100%准确，但对于”扫一眼快递单看个大概”的场景，完全够用。

而且，64个vision tokens意味着显存占用极低，可以跑在移动设备上。

3. 超长文档场景：Gundam模式

这个名字很中二，但思路很务实。

如果你有一个100页的PDF，传统做法是分页处理，然后拼接结果。但这样会丢失跨页的上下文信息。

Gundam模式是动态分辨率：n×640×640 + 1×1024×1024。

根据文档长度，自动调整vision tokens数量，既能处理超长文档，又不会爆显存。

4. 压缩思维的本质

看完这些场景，你会发现：

DeepSeek-OCR不是在做”更好的OCR”，而是在探索**“用多少视觉信息，能让LLM理解到什么程度”**。

这就像压缩算法——不是无损压缩，而是有损压缩。

关键是找到那个”甜蜜点”：压缩到什么程度，信息损失还在可接受范围内？

对于文档OCR，10倍压缩是个甜蜜点（准确率97%）。

对于不同场景，甜蜜点不一样。所以DeepSeek-OCR提供了5种模式，让你自己选。

六、DeepSeek真是开源之神

DeepSeek-OCR和他们之前的所有项目一样，用的是MIT协议，完全开源。

开源，意味着这个技术思路可以被验证、改进、集成到更大的系统里。

如果你认同Andrej Karpathy说的那个方向——未来LLM的输入应该都是images——那DeepSeek-OCR就是第一个可以拿来用的工具。

你可以：

  • 用它做实验，验证vision tokens是不是真的比text tokens更高效

  • 基于它改进encoder，探索更好的压缩算法

  • 把它集成到自己的多模态系统里，测试真实场景的效果

这比闭源的API强太多了。

API只能告诉你”输入图片，输出文字”，但底层怎么做的、为什么这么做、能不能改进——你都不知道。

开源才能推动这个领域往前走。

而且，DeepSeek一直在这么做。去年的DeepSeek-Coder、今年的DeepSeek-V3，都是完全开源的。

这次的DeepSeek-OCR也一样。

这对整个AI社区来说，是真正的贡献。

七、回到最初的问题

文章开头，我们提到Andrej Karpathy的那个激进想法：

“能不能让所有LLM的输入都变成images？”

和马斯克的观点：

“长期来看，AI模型99%以上的输入和输出都会是photons。”

现在，读完DeepSeek-OCR的技术细节，你应该明白了：

这不是科幻，而是正在发生的技术路径。

DeepSeek-OCR证明了：

  • 1000个字的文档，可以压缩到100个vision tokens（10倍压缩，97%准确率）

  • 通过降低分辨率，可以模拟人类的记忆遗忘

  • Vision tokens比text tokens更适合做上下文压缩

如果这个方向成立，那未来的LLM可能长这样：

  • 输入层：全是vision encoder，文本也渲染成图片

  • 压缩层：根据重要性动态调整分辨率

  • 理解层：LLM在”模糊”和”清晰”之间做trade-off

一张图到底值多少个字？

DeepSeek-OCR的答案是：取决于你需要什么精度。

10倍压缩够了，就用100个tokens。想要更清晰，就用400个tokens。想要省资源，64个tokens也能用。

这就是”上下文光学压缩”的本质。

DeepSeek-OCR刚发布，还有很多问题需要验证：中文支持、复杂布局、长文档处理…

但我觉得，它的思路值得关注。

不是做”更好的OCR”，而是探索”LLM需要什么样的视觉信息”。

如果你对这个方向感兴趣，可以去GitHub看看代码：

https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR

MIT协议，开源免费，拿去用就是了。

实际效果展示

这是DeepSeek-OCR官方提供的几个实际案例：

demo1

demo2

demo3

demo4

从这些示例可以看出，DeepSeek-OCR能处理多种类型的文档：复杂布局、图文混排、表格、手写文字等。

参考资料：

关系图谱