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DeepSeek‑OCR gratuit en ligne : extrayez le texte de toute image avec 97 % de précision

Finie la saisie manuelle ! Convertissez instantanément scans, captures d’écran et PDF en texte éditable et recherchable grâce à l’IA de cartographie optique 2D.

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Format : JPG, JPEG, PNG, GIF, WEBP

Taille : jusqu’à 10 Mo, résolution maximale : 4096×4096

Types de tâches OCR

Synthèse : un nouveau paradigme de compression du contexte

DeepSeek AI a publié DeepSeek-OCR, une méthode révolutionnaire qui compresse les longs contextes au moyen d’une cartographie optique 2D. Ce système innovant prouve que la compression basée sur la vision peut atteindre une efficacité remarquable pour les documents à forte densité de texte, changeant potentiellement la façon dont les grands modèles de langue (LLM) traitent des masses d’informations textuelles.

DeepSeek-OCR se compose de deux éléments principaux : DeepEncoder et le décodeur DeepSeek3B-MoE-A570M. Ensemble, ils atteignent 97 % de précision OCR avec un taux de compression inférieur à 10× (10 jetons texte compressés en 1 jeton visuel) ; même à 20× de compression agressive, le système maintient environ 60 % de précision.

En quoi DeepSeek‑OCR est-il disruptif ?

1. Taux de compression élevé et grande précision

L’innovation clé de DeepSeek‑OCR est sa capacité à compresser fortement l’information textuelle tout en maintenant une précision élevée :

  • Avec une compression 9–10×, précision OCR ≥ 96 %
  • Avec une compression 10–12×, précision ≈ 90 %
  • Avec une compression 20×, précision ≈ 60 %

Ces résultats montrent que des modèles de langue légers peuvent décoder efficacement des représentations visuelles compressées ; ils indiquent aussi que des LLM plus grands peuvent apprendre des capacités similaires avec un pré‑entraînement approprié.

2. DeepEncoder : faible mémoire d’activation, haute efficacité

DeepEncoder est une architecture nouvelle qui maintient une faible mémoire d’activation et peu de jetons visuels même avec des entrées haute résolution. Caractéristiques clés :

  • Composants d’encodage combinant l’attention par fenêtres et l’attention globale, en séquence
  • Compresseur convolutionnel 16× réduisant les jetons visuels avant l’attention globale dense
  • Gestion d’images volumineuses sans dépassement de mémoire GPU
  • Compression efficace de la mémoire et des jetons pour une performance optimale

3. SOTA avec un minimum de jetons

Sur le benchmark OmniDocBench, DeepSeek‑OCR montre une efficacité remarquable :

  • Avec seulement 100 jetons visuels, dépasse GOT‑OCR2.0 (256 jetons par page)
  • Avec moins de 800 jetons visuels, surpasse MinerU2.0 (≥ 6000 jetons par page en moyenne)
  • Atteint le SOTA avec le moins de jetons visuels en end‑to‑end

4. Scalabilité de production à grande échelle

DeepSeek‑OCR démontre une efficacité pratique exceptionnelle, capable de générer des données d’entraînement pour les LLM et VLM à une échelle sans précédent :

  • Un seul GPU A100‑40G peut traiter 200 000+ pages/jour
  • Avec 20 nœuds (160 GPU A100‑40G), traite 33 millions de pages/jour
  • Convient aux déploiements réels pour le traitement massif de documents

Architecture technique derrière DeepSeek‑OCR

Comparaison des encodeurs visuels

Les modèles de langage visuels open source (VLM) utilisent trois types principaux d’encodeurs visuels, chacun avec ses avantages et limites :

  • Architecture bi‑tour (p. ex. Vary) : paramètres contrôlables, mais prétraitement d’images double complexe
  • Approche par tuiles (p. ex. InternVL2.0) : réduit la mémoire activée, mais peut entraîner une sur‑segmentation et un grand nombre de jetons visuels
  • Encodage à résolution adaptative (p. ex. Qwen2‑VL) : gère diverses résolutions avec souplesse, mais présente un défi de consommation de mémoire activée

DeepEncoder combine les meilleurs attributs de ces approches tout en minimisant leurs défauts, trouvant un équilibre entre l’efficacité mémoire, le nombre de jetons et la capacité de traitement, ce qui résout ces limites.

Support multi‑résolution

DeepEncoder est conçu pour prendre en charge efficacement plusieurs résolutions, lui permettant de traiter des documents de tailles et de complexités variées sans sacrifier les performances ni exiger des ressources de calcul excessives.

Architecture du décodeur MoE

Le composant décodeur utilise DeepSeek3B‑MoE‑A570M, une architecture à mélange d’experts (MoE) qui offre une inférence efficace tout en maintenant une grande précision. Cette conception permet au modèle de se spécialiser sur différents aspects des tâches d’OCR, tout en partageant les connaissances entre les experts.

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