说实话，最近在圈子里聊 OCR，GPT-4o 已经不是唯一的标杆了。尤其是 DeepSeek-VL 系列出来之后，大家发现国产模型在“读图”这块不仅不虚，甚至在某些硬核指标上更贴合国内的业务场景。

作为整天跟各种 API 和模型权重打交道的开发，我直接把这两货拉出来，从工程实现、长文本表现、以及最现实的算力开销这几个维度拆开了说。

视觉理解力的较量：模型架构决定的底色

GPT-4o 的强项在于它的“全能型”，它像是一个受过高等教育的通才。当你把一张复杂的、带有手写批注和不规则表格的扫描件丢给它时，GPT-4o 的逻辑推断能力极强，它能通过上下文猜出那个模糊的字是什么。

但 DeepSeek 走的是另一条路。DeepSeek-OCR（或者说它的多模态版本）在预训练阶段就疯狂吃进过大量的结构化文档数据。

  • DeepSeek 的“压缩”优势： 像之前聊过的，DeepSeek 擅长把视觉 Token 压缩得很小。在 8GB 显存这种环境里，DeepSeek 跑起来明显比 GPT-4o 的 API 响应要“轻快”。
  • GPT-4o 的“逻辑”优势： 如果你的 OCR 任务不仅是识别，还需要识别后的逻辑推理（比如“根据这张发票计算不含税单价”），GPT-4o 的 LLM 底座目前还是略胜一筹。

实战跑分：别看官方 Benchmark，看实际吞吐

我们在处理一批典型的中文财务报表时，发现了一些有意思的细节：

1. 中文长文本识别

DeepSeek 对中文字符的敏感度明显高出一截，尤其是一些生僻字或特定排版的公文。

  • DeepSeek： 几乎没有漏字，对中文全角标点的处理非常地道。
  • GPT-4o： 偶尔会出现“繁简混杂”或者把中文括号识别成英文括号的情况，这在自动化入库时会报格式错误。

2. 坐标精度（Grounding）

做 OCR 往往需要拿 Bounding Box。

  • DeepSeek： 输出的坐标极其精准，非常适合做那种需要原位还原的 PDF 转 Word 任务。
  • GPT-4o： 坐标输出偶尔会飘，尤其是在文档边缘。

3. 响应延迟与并发

  • GPT-4o API： 受到网络波动和全球访问量的影响，延迟（Latency）抖动比较大。
  • DeepSeek（私有化部署）： 只要显卡给力，首字延迟（TTFT）可以压到毫秒级。对于那种每秒要处理几十张图的工业流水线，私有化部署的国产模型是唯一解。

避坑：你该选哪一个？

作为技术人，选型逻辑其实很简单，看你的口袋和你的数据：

  • 选 GPT-4o 的场景： 你不需要考虑服务器成本，数据不敏感，且任务极其复杂（比如识别一张草图并直接生成对应的 HTML 代码）。它的多模态理解力目前依然是 T0 级别。
  • 选 DeepSeek 的场景： 你有大量中文文档，对处理速度有硬性要求，或者你的数据绝对不能出境。在性价比这块，DeepSeek 基本是把 GPT-4o 按在地上擦。

结论：国产模型的“跨界”超车

2026 年了，DeepSeek 代表的国产 OCR 势力其实已经完成了“功能覆盖”到“性能反超”的过程。在单纯的文字提取（Extraction）任务上，GPT-4o 已经没啥代差优势了。