在低显存环境（如 8GB VRAM）下，DeepSeek-OCR 和 MiniCPM-V 2.6 都是顶级的选择，但它们的“生存策略”完全不同：DeepSeek 靠的是极致的算法压缩，而 MiniCPM-V 靠的是极致的端侧对齐与量化优化。

以下是两者在低算力、低显存环境下的跑分与表现对比：

一、 核心架构与显存策略对比

特性DeepSeek-OCR (7B 级别)MiniCPM-V 2.6 (8B 级别)
显存策略光学压缩 (Optical Compression)高清瓦片 (Adaptive Tiling) + 量化
Token 密度极高（100 Tokens 处理整页）高（640 Tokens 处理 1.8M 像素）
8GB 显存状态非常宽裕。压缩后 KV Cache 极小。刚刚好。需配合 4-bit 量化运行。
处理优势批量文档、超长文档、高并发。复杂布局、多图推理、手机端部署。

二、 具体跑分表现对比

1. OCR 准确率 (OCRBench / OmniDocBench)

  • DeepSeek-OCR： 在 OmniDocBench 上表现惊人。它仅用 100 个 Token 就能达到 97% 的字符精度，而同级别的模型（如 GOT-OCR）通常需要 256-1000 个 Token。这意味着在低显存下，它能比对手多处理 5-10 倍的页面而不崩掉。
  • MiniCPM-V 2.6： 在 OCRBench 上拿到了 850+ 的高分，超越了 GPT-4o。它的优势在于**“看得更清”**——利用 LLaVA-Next 类似的瓦片技术，它能处理 1.8M 像素的高清图，对于极细小的文字识别比 DeepSeek 更稳。

2. 内存与速度效率 (Throughput)

  • DeepSeek-OCR： 由于 Token 数量极少，它是低显存环境下的“速度之王”。在 8GB 显存上，它的推理速度几乎不受图像复杂度的影响。
  • MiniCPM-V 2.6： 虽然支持手机端部署，但在 8GB 显存的 PC 上运行 4-bit 版本时，如果图像非常复杂（触发了多瓦片采样），显存占用会迅速爬升。

三、 低显存环境下的选型建议

场景 A：你需要批量处理海量文档（如 PDF 转 Markdown）

  • 首选：DeepSeek-OCR
  • 理由： 它的“光学压缩”专为这种场景设计。即便在 8GB 显存上，你也可以开启更大的 Batch Size，处理效率远高于 MiniCPM-V。

场景 B：你需要高精度的复杂排版解析（如教材、含有细小标注的图纸）

  • 首选：MiniCPM-V 2.6
  • 理由： MiniCPM-V 的视觉编码器（SigLip）配合自适应分辨率，对物理细节的捕捉更细腻。虽然在 8GB 显存上略显拥挤，但识别上限更高。

场景 C：你希望在手机或 Pad 上直接运行

  • 首选：MiniCPM-V 2.6
  • 理由： OpenBMB 团队为 MiniCPM 做了大量的端侧优化（包括 iPhone/iPad 原生支持），在移动端 NPU 上的表现比 DeepSeek 更成熟。

四、 总结

  • DeepSeek-OCR 是“压缩大师”：它把图片变成了极其精简的信号，让老旧显卡也能跑出服务器级的吞吐量。
  • MiniCPM-V 2.6 是“全能小钢炮”：它在 8B 的体量下塞进了媲美 GPT-4o 的理解力，是目前 8GB 显存能跑通的最强全能多模态模型。

您现在的 8GB 显卡是用于个人研究（追求单张精度），还是用于项目开发（追求处理速度）？我可以根据您的侧重，为您提供对应的模型启动参数（如 max_slice_nums 或 compression_ratio）优化方案。