{"id":1540,"date":"2025-10-24T01:37:10","date_gmt":"2025-10-24T01:37:10","guid":{"rendered":"https:\/\/aicloud.mygptmeta.com\/archives\/1540"},"modified":"2025-10-24T01:37:10","modified_gmt":"2025-10-24T01:37:10","slug":"deepseek-ocr%ef%bc%9a%e5%bc%80%e5%90%af%e8%a7%86%e8%a7%89%e5%8e%8b%e7%bc%a9%e6%96%b0%e7%ba%aa%e5%85%83-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aicloud.mygptmeta.com\/es\/archives\/1540","title":{"rendered":"DeepSeek-OCR: una nueva era de la compresi\u00f3n visual"},"content":{"rendered":"<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-ocr\u7684\u6f14\u53d8\u4e0e\u6311\u6218\">Evoluci\u00f3n y retos del OCR<\/h2>\n\n\n\n<p>La tecnolog\u00eda OCR (Reconocimiento \u00d3ptico de Caracteres) tiene una historia de muchos a\u00f1os, desde la extracci\u00f3n inicial de texto escaneado hasta el reconocimiento inteligente actual, ha aportado una gran comodidad a nuestro trabajo diario. Sin embargo, a medida que las necesidades de procesamiento de texto se hacen m\u00e1s y m\u00e1s complejas, el OCR tambi\u00e9n se enfrenta a un nuevo reto: \u00bfc\u00f3mo tratar grandes cantidades de texto largo y la compleja estructura de los documentos?<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u6df1\u5ea6\u5b66\u4e60\u63d0\u5347ocr\u7684\u7cbe\u5ea6\u4e0e\u6548\u7387\">El aprendizaje profundo mejora la precisi\u00f3n y la eficiencia del OCR<\/h3>\n\n\n\n<p>El OCR tradicional es capaz de reconocer texto impreso, pero a menudo se ve desbordado cuando se enfrenta a dise\u00f1os complejos y documentos de texto mixto. <strong>DeepSeek-OCR<\/strong>Basado en el Modelo de Lenguaje Visual (VLM) y la nueva tecnolog\u00eda de \"Compresi\u00f3n \u00d3ptica Contextual\", rompe con las limitaciones del OCR tradicional y proporciona una nueva forma de pensar para la evoluci\u00f3n de la tecnolog\u00eda OCR.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/8a20c1d9df3caf7fbc4c2daae7d0f25f.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2406\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u89c6\u89c9\u538b\u7f29\u4e0e\u4e0a\u4e0b\u6587\u5904\u7406\">Compresi\u00f3n visual y procesamiento contextual<\/h2>\n\n\n\n<p>La principal innovaci\u00f3n de DeepSeek-OCR es la introducci\u00f3n del <strong>Compresi\u00f3n de texto visual<\/strong> El nuevo enfoque. Permite procesar eficazmente textos largos convirtiendo las im\u00e1genes en tokens visuales y reduciendo significativamente el n\u00famero de tokens necesarios para el texto mediante t\u00e9cnicas de compresi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u89c6\u89c9\u538b\u7f29-\u5c11\u91cftoken-\u9ad8\u6548\u5904\u7406\u6587\u672c\">Compresi\u00f3n visual: n\u00famero reducido de tokens, tratamiento eficaz del texto<\/h3>\n\n\n\n<p>Mientras que el procesamiento de texto tradicional se basa en tokens unidimensionales (palabras o bytes) para el c\u00e1lculo, DeepSeek-OCR reduce dr\u00e1sticamente el n\u00famero de tokens necesarios para el c\u00e1lculo mediante la transformaci\u00f3n de im\u00e1genes de documentos en tokens visuales bidimensionales. A diferencia de los modelos OCR tradicionales, que requieren miles de tokens para decodificar un documento, DeepSeek-OCR puede superar a los modelos OCR tradicionales con s\u00f3lo un peque\u00f1o n\u00famero de tokens visuales (por ejemplo, 100).<\/p>\n\n\n\n<p>Este enfoque no s\u00f3lo mejora la eficacia de la compresi\u00f3n, sino que tambi\u00e9n reduce en gran medida el consumo de recursos inform\u00e1ticos de los modelos de IA al procesar textos largos.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/image-7.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2407\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u4e0a\u4e0b\u6587\u5149\u5b66\u538b\u7f29-\u538b\u7f29\u957f\u6587\u672c\u7684-\u8bb0\u5fc6-\u95ee\u9898\">Compresi\u00f3n \u00f3ptica contextual: comprimir el problema de la \"memoria\" en textos largos<\/h3>\n\n\n\n<p>Al procesar textos largos, los modelos de IA suelen enfrentarse a un cuello de botella de memoria contextual.DeepSeek-OCR propone una <strong>Compresi\u00f3n \u00f3ptica contextual<\/strong>(Compresi\u00f3n \u00d3ptica Contextual), que puede comprimir informaci\u00f3n contextual larga en menos fichas visuales mediante im\u00e1genes, lo que permite almacenar y recuperar recuerdos con eficacia.<\/p>\n\n\n\n<p>De esta forma, DeepSeek-OCR es capaz de reducir dr\u00e1sticamente el n\u00famero de tokens sin perder precisi\u00f3n en la informaci\u00f3n, haciendo que los Large Language Models (LLMs) sean m\u00e1s eficientes en el procesamiento de textos largos. Esta innovaci\u00f3n abre nuevos caminos para futuras aplicaciones de IA en \u00e1reas como el procesamiento de textos largos, la comprensi\u00f3n del contexto y la optimizaci\u00f3n de la memoria.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/1bd9af77355165e6168905ad69ec4efe.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2405\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-deepseek-ocr\u7684\u5f3a\u5927\u80fd\u529b\">El poder de DeepSeek-OCR<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u538b\u7f29\u7387\u4e0e\u7cbe\u5ea6\u7684\u5e73\u8861\">Equilibrio entre la velocidad de compresi\u00f3n y la precisi\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n<p>Seg\u00fan los datos experimentales, DeepSeek-OCR es capaz de mantener una relaci\u00f3n de compresi\u00f3n de hasta 10x con una alta <strong>97%<\/strong> Precisi\u00f3n de OCR; incluso con ratios de compresi\u00f3n de <strong>20 veces<\/strong> La precisi\u00f3n se mantiene en el caso de <strong>60%<\/strong> Alrededor.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th><strong>relaci\u00f3n de compresi\u00f3n<\/strong><\/th><th><strong>Precisi\u00f3n del OCR<\/strong><\/th><th><strong>escenario de aplicaci\u00f3n<\/strong><\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td><strong>10 veces<\/strong><\/td><td><strong>97%<\/strong><\/td><td>Procesamiento eficaz de documentos<\/td><\/tr><tr><td><strong>20 veces<\/strong><\/td><td><strong>60%<\/strong><\/td><td>Textos largos y documentos complejos<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>Estos resultados demuestran que DeepSeek-OCR no s\u00f3lo ofrece una capacidad de compresi\u00f3n superior en teor\u00eda, sino que su rendimiento en aplicaciones reales tambi\u00e9n es excelente.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/image-8.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2408\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u9886\u5148\u7684\u57fa\u51c6\u6d4b\u8bd5\u6210\u7ee9\">Mejores puntuaciones en los \u00edndices de referencia<\/h3>\n\n\n\n<p>existe <strong>OmniDocBench<\/strong> En la prueba comparativa, DeepSeek-OCR se utiliz\u00f3 para <strong>100 fichas visuales<\/strong> M\u00e1s all\u00e1 del uso de <strong>256 fichas<\/strong> (utilizado como expresi\u00f3n nominal) <strong>GOT-OCR2.0<\/strong>y se utiliza en menos de <strong>800 fichas visuales<\/strong> La situaci\u00f3n va m\u00e1s all\u00e1 de la <strong>MinerU2.0<\/strong>Este \u00faltimo requiere unos <strong>7000 fichas<\/strong>. Estos resultados demuestran la superioridad y eficacia de DeepSeek-OCR en tareas reales de OCR.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/image-9.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2409\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u5b9e\u9645\u5e94\u7528\u4e2d\u7684\u4f8b\u5b50\">Ejemplos de aplicaciones pr\u00e1cticas<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u91d1\u878d\u7814\u7a76\u62a5\u544a\u6587\u6863\u89e3\u6790\">An\u00e1lisis de documentos de investigaci\u00f3n financiera<\/h3>\n\n\n\n<p>Supongamos que tenemos un <strong>Estudios financieros<\/strong>En el modelo tradicional de OCR, el texto suele extraerse como un archivo txt normal, pero la informaci\u00f3n, como tablas y gr\u00e1ficos, no se conserva ni se reproduce con precisi\u00f3n. En los modelos de OCR tradicionales, el texto escaneado suele extraerse como un archivo txt normal, pero la informaci\u00f3n como tablas y gr\u00e1ficos no se conserva o reproduce con precisi\u00f3n. DeepSeek-OCR funciona especialmente bien con este tipo de documentos.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Modelos tradicionales de OCR<\/strong>: Despu\u00e9s de extraer el texto, s\u00f3lo se puede obtener un simple archivo TXT, y se pierde informaci\u00f3n como cuadros y gr\u00e1ficos;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>DeepSeek-OCR<\/strong>: No s\u00f3lo se extrae el texto, sino que tambi\u00e9n se reconoce la informaci\u00f3n estructural, como los encabezados y el formato de los p\u00e1rrafos, y los gr\u00e1ficos se reconstruyen mediante el formato Markdown para producir contenido de tablas que pueda editarse y referenciarse.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Esta caracter\u00edstica convierte a DeepSeek-OCR en algo m\u00e1s que una herramienta de OCR tradicional: ha evolucionado hasta convertirse en un sistema capaz de \"comprender\" y \"restaurar\" estructuras documentales complejas.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/8bb63cac7a390acf858d56b36a78bec2.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2404\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u5b66\u672f\u8bba\u6587\u81ea\u52a8\u5316\u6587\u732e\u5206\u6790\">An\u00e1lisis bibliogr\u00e1fico automatizado de documentos acad\u00e9micos<\/h3>\n\n\n\n<p>En el mundo acad\u00e9mico, la revisi\u00f3n bibliogr\u00e1fica es un proceso largo y tedioso. Los acad\u00e9micos a menudo tienen que leer una gran cantidad de literatura y extraer el contenido relevante. Con DeepSeek-OCR, la literatura escaneada se puede convertir autom\u00e1ticamente en documentos con formato editable, y la informaci\u00f3n clave de la literatura se puede extraer y clasificar autom\u00e1ticamente en diferentes secciones (por ejemplo, marco te\u00f3rico, metodolog\u00eda de investigaci\u00f3n, an\u00e1lisis de datos, etc.), lo que proporciona a los acad\u00e9micos una herramienta muy eficiente para el an\u00e1lisis de la literatura.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Modelos tradicionales de OCR<\/strong>: S\u00f3lo se puede extraer informaci\u00f3n textual b\u00e1sica y no es posible estructurarla m\u00e1s;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>DeepSeek-OCR<\/strong>: No s\u00f3lo extrae el texto, sino que tambi\u00e9n reconstruye estructuralmente los t\u00edtulos, referencias, cuadros y otros elementos de la bibliograf\u00eda, lo que facilita y hace m\u00e1s eficaz el an\u00e1lisis bibliogr\u00e1fico.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Estas aplicaciones demuestran la potencia de DeepSeek-OCR para la comprensi\u00f3n y reconstrucci\u00f3n de documentos complejos.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/image-10.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2410\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-deepseek-ocr\u7684\u9769\u547d\u6027\u6f5c\u529b\">El potencial revolucionario de DeepSeek-OCR<\/h2>\n\n\n\n<p>DeepSeek-OCR no es s\u00f3lo una herramienta de OCR, sino que propone un nuevo m\u00e9todo de procesamiento de textos mediante la compresi\u00f3n visual de tokens y la compresi\u00f3n \u00f3ptica contextual. Gracias a esta innovaci\u00f3n, DeepSeek-OCR consigue un procesamiento eficiente de textos largos y resuelve los puntos d\u00e9biles de la tecnolog\u00eda OCR tradicional en el procesamiento de textos mixtos y documentos de estructura compleja.<\/p>\n\n\n\n<p>Al proporcionar un peque\u00f1o n\u00famero de tokens visuales, DeepSeek-OCR no s\u00f3lo puede procesar eficientemente textos masivos, sino tambi\u00e9n reconstruir la estructura de documentos complejos, lo que la convierte en una potente herramienta para futuros an\u00e1lisis de documentos, procesamiento de textos largos y an\u00e1lisis sint\u00e1ctico de datos a gran escala.<\/p>\n\n\n\n<p>Si est\u00e1 interesado en <strong>DeepSeek-OCR<\/strong> Si est\u00e1 interesado o desea conocer m\u00e1s detalles t\u00e9cnicos, puede visitar la p\u00e1gina<a href=\"https:\/\/github.com\/deepseek-ai\/DeepSeek-OCR\">Sitio oficial del proyecto DeepSeek-OCR<\/a> Llevar a cabo la experiencia.<\/p>\n\n\n\n<table style=\"width: 100%;border-collapse: collapse;border: 1px solid #ddd\">\n<thead>\n<tr style=\"height: 48px;background-color: #f5f5f5\">\n<th style=\"width: 50%;height: 48px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\">\n<h4 style=\"margin: 0\">Para m\u00e1s productos, visite<\/h4>\n<\/th>\n<th style=\"width: 50%;height: 48px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\">\n<h4 style=\"margin: 0\">M\u00e1s informaci\u00f3n en<\/h4>\n<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr style=\"height: 63px\">\n<td style=\"width: 50%;height: 63px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.myshirtai.com\/\" data-linktype=\"2\">ShirtAI - Inteligencia penetrante<\/a><\/td>\n<td style=\"width: 50%;height: 63px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.myshirtai.com\/archives\/4425\" data-linktype=\"2\">El Gran Modelo AIGC: el comienzo de una era de doble revoluci\u00f3n en ingenier\u00eda y ciencia - Inteligencia Penetrante<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"height: 61px\">\n<td style=\"width: 50%;height: 61px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.myshirtai.com\/\" data-linktype=\"2\">Restauraci\u00f3n 1:1 de Claude y GPT Sitio web oficial - AI Cloud Native<\/a><\/td>\n<td style=\"width: 50%;height: 61px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.bluelsqkj.com\/archives\/2876\" data-linktype=\"2\">Live Match App Global HD Sports Viewing Player (Recomendado) - Blueshirt Technology<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"height: 54px\">\n<td style=\"width: 50%;height: 54px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/api.mygptmeta.com\/\" data-linktype=\"2\">Servicio de tr\u00e1nsito basado en la API oficial - GPTMeta API<\/a><\/td>\n<td style=\"width: 50%;height: 54px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.zhihu.com\/question\/621055223\/answer\/3633615705\" data-linktype=\"2\">Ayuda, \u00bfalguien de ustedes puede proporcionar algunos consejos sobre c\u00f3mo hacer preguntas en GPT? - Conocimientos<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"height: 70px\">\n<td style=\"width: 50%;height: 70px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/shop.blueshirtmap.com\/\" data-linktype=\"2\">Tienda digital global de bienes virtuales - Global SmarTone (Feng Ling Ge)<\/a><\/td>\n<td style=\"width: 50%;height: 70px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.bilibili.com\/video\/BV1efpneYE54\/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click\" data-linktype=\"2\">\u00bfQu\u00e9 tan poderoso es Claude airtfacts caracter\u00edstica que GPT al instante no huele bien? -BeepBeep<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>DeepSeek-OCR se basa en un modelo de lenguaje visual y en la tecnolog\u00eda de \"compresi\u00f3n \u00f3ptica contextual\", y consigue un procesamiento eficiente de textos largos mediante la conversi\u00f3n de im\u00e1genes en tokens visuales, manteniendo una precisi\u00f3n de 97% con una relaci\u00f3n de compresi\u00f3n de 10x y de 60% con una relaci\u00f3n de compresi\u00f3n de 20x. Mantiene una precisi\u00f3n de 97% con una relaci\u00f3n de compresi\u00f3n de 10x y de 60% con una relaci\u00f3n de compresi\u00f3n de 20x. 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