DeepSeek-OCR 2 的极致架构 —— 视觉因果流（Causal Flow）如何重塑阅读？

如果说 PaddleOCR 是极致的效率工具，那么 DeepSeek-OCR 2 就是极致的智能实体。它通过 DeepEncoder V2 架构，解决了困扰 AI 数十年的“阅读顺序”难题。

1. 范式转移：从“栅格扫描”到“语义推理”

传统 OCR 是死板地从左往右、从上往下扫描。DeepSeek-OCR 2 引入了 Visual Causal Flow (视觉因果流)：

• 像人类一样阅读： 模型先通过全局视野识别文档逻辑（标题、栏目、表格），然后利用 可学习的查询 Token (Query Tokens) 自动重排视觉序列。
• 因果注意力掩码： 它能感知“标题后面一定是正文”，从而在编码阶段就完成了逻辑排序，彻底消除了复杂排版中的识别乱序。

2. MoE 解码器：5 亿激活参数的魔法

DeepSeek-OCR 2 底座拥有 30 亿参数，但实际推理时仅激活 5 亿（0.5B）。

• 专家分工： MoE (Mixture of Experts) 架构让模型在识别表格时由“表格专家”处理，识别数学公式时由“公式专家”接管。
• 极致显存优化： 这种设计让它能在 8GB 显存 的显卡上流畅运行，同时保持极高的语义理解深度。

3. 光学压缩 (Optical Compression)

DeepSeek 提出了“视觉即压缩”的概念。一张 1024×1024 的高清图像（原本需几千个 Token）被压缩至 256 个极简视觉 Token。每一个 Token 都承载了极高密度的信息（字形、版式、字体），在处理百页文档时，这不仅是精度的胜利，更是显存利用率的奇迹。

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