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DeepSeek OCR完全指南：性能、成本与部署实战（2025最新）\\n   🔗 https://www.cursor-ide.com/blog/deepseek-ocr\\n   📄 方案2：离线部署（适合内网环境）\\n\\n如果服务器无法访问外网，可以先在有网络的机器上下载，再传输到目标服务器：\\n\\n```\\n\\nhljs bash\\n\\n```\\n\\\"/path/to/models/janus-pro-7b\\\" \\\"auto\\\"\\n```\\n\\n```\\n\\n### DeepSeek OCR的API访问优化\\n\\n对于中小规模DeepSeek OCR项目（日处理<5万页），推荐使用API服务，完全避开模型下载和环...\\n\\n2. 深度求索- 維基百科，自由的百科全書\\n   🔗 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E6%B1%82%E7%B4%A2\\n   📄 佛山市“江义村智慧乡村平台”于同月17日正式接入DeepSeek。同年2月18日，北京市丰台区在政务云本地部署DeepSeek大模型。\\n\\n### 第三方服务\\n\\n[编辑]\\n\\n2025年3月初，中国大陆的模型即服务（MaaS）厂商潞晨科技宣布将在一周后停止DeepSeek API服务。此前，潞晨科技创始人尤洋多次发文指DeepSeek的训练和服务运行成本惊人，称R1模型每日输出1000亿token的成...\\n\\n3. DeepSeek-OCR的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略\\n   🔗 https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/153863877\\n   📄 现在，PaddleOCR 的进化版本 —— PaddleOCR-VL，不再满足于识别字符，而是试图理解图像中的语义关系与空间结构。我记得，大模型火热之前，百度的OCR技术就很超前，大家会用“百度识图”来识别“植物”等等，如今，百度的 OCR 技术早已不止是一个简单的“识别模型”，而是一整套覆盖多模态感知与语义解析的系统。不论怎样，我们看到了、意识到了 OCR 的重要性，未来的大模型格局，不再被局限...\\n\\n4. 10分钟带你上手DeepSeek 最新OCR模型DeepSeek-OCR-CSDN博客\\n   🔗 https://blog.csdn.net/fufan_LLM/article/details/153785572\\n   📄 ​ 说明：DeepSeek-OCR 目前不提供在线 API，需本地推理。单卡≥7 GB 显存可运行；NVIDIA 50 系（如 RTX 5090）暂不适配 vLLM（主要是当前 PyTorch/vLLM 对 sm\\\\_120 架构支持不完善）。DeepSeek-OCR支持两条推理路径：vLLM（高吞吐、流式友好）与 HuggingFace Transformers（依赖少、兼容面广）。\\n\\n加入 赋范...\\n\\n5. DeepSeek-OCR 如何使用？分步教程指南 - Apifox\\n   🔗 https://apifox.com/apiskills/hwo-to-use-deepseek-ocr/\\n   📄 # DeepSeek-OCR 如何使用？分步教程指南\\n\\nDeepSeek-OCR 是一个用于光学字符识别（OCR）的强大工具，它可以将图像和 PDF 文档转换为结构化文本。本教程将一步步指导你如何安装、配置和使用 DeepSeek-OCR。\\n\\n 用 Apifox，节省研发团队的每一分钟\\n\\n### DeepSeek-OCR 如何使用？分步教程指南\\n\\n免费使用 Apifox\\n\\n相关推荐\\n\\n最新文章\\n\\n...\\n\\n6. 免费在线OCR 工具| 视觉语言模型文本提取 - DeepSeek OCR\\n   🔗 https://deepseekocr.app/zh\\n   📄 上传图片或 PDF，即时获取 OCR 结果。无需安装。免费额度：10 次转换/天。\\n\\n2\\n\\n### Python API（Transformers）\\n\\n通过 pip 安装，加载模型，调用 infer() 方法。适合简单脚本和原型开发。支持 CUDA 加速。\\n\\n3\\n\\n### vLLM 批处理\\n\\n高性能批处理，A100-40G 上可达 ~2500 tokens/s。适合生产工作负载和大规模文档处理。\\n...\\n\\n7. - 齐思- 最新最有趣的科技前沿内容\\n   🔗 https://news.miracleplus.com/feeds\\n   📄 齐思 - 为科研创业探寻前沿认知\\n\\nImage 1: Logo\\n\\nImage 2: 齐思 奇绩创坛｜齐思 为科研创业探寻前沿认知\\n\\n主页奇绩搜索\\n\\n登录\\n\\n注册\\n\\n齐思\\n==\\n\\n热门\\n\\n最新\\n\\n社媒\\n\\n播客\\n\\n### 齐思\\n\\n为科研创业探寻前沿认知\\n\\n LLM的终极输入：图像而非文本 DeepSeek-OCR：视觉压缩重塑AI DeepSeek-OCR实战：秒扫微缩胶片 为LLM注入灵魂：合成数据...\\n\\n8. AI方案库-传递最新AI落地解决方案｜AIGCLINK\\n   🔗 https://d.aigclink.ai/\\n   📄 firecrawl刚开源了款“Perplexity”：Fireplexity v2，提供包含图像和引用来源的即时AI问答 2025/08/23 ai搜索方案 Fireplexity v2是一个开源的AI搜索方案，支持多模态搜索，包括网页、新闻和图片，能够提供即时的AI问答，实时引用来源和流式响应\\n\\nImage 25 DeepSeek-V3.1昨天已经正式发布，总结下超详细版！ 2025/08/22...\\n\\n9. GitHub Repositories Ranking - 小弟调调\\n   🔗 https://wangchujiang.com/github-rank/repos.html\\n   📄 为GPT/GLM等LLM大语言模型提供实用化交互接口，特别优化论文阅读/润色/写作体验，模块化设计，支持自定义快捷按钮&函数插件，支持Python和C++等项目剖析&自译解功能，PDF/LaTex论文翻译&总结功能，支持并行问询多种LLM模型，支持chatglm3等本地模型。接入通义千问, deepseekcoder, 讯飞星火, 文心一言, llama2, rwkv, claude2, moss...\\n\\n10. MaaS大模型即服务平台功能介绍 - 华为云\\n   🔗 https://support.huaweicloud.com/productdesc-modelarts/modelarts_01_0057.html\\n   📄 检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 \\n\\n不再显示此消息\\n\\n未实名认证\\n\\n已实名认证\\n\\n分享文档到微博\\n\\n复制链接到剪贴板\\n\\n链接复制成功！\\n\\nMaaS大模型即服务平台功能介绍\\n\\n对于普通企业来说，大模型开发不仅需要强大的算力，还需要学习训练、部署的相关参数配置和规格选择等专业知识。ModelArts Studio大模型即服务平台（后续简称为MaaS服务）作为...\", \"filters\": {\"topic\": \"general\", \"time_range\": \"month\"}, \"query\": \"deepseek-ocr API 调用服务 官方 第三方服务商\", \"results\": [{\"index\": 1, \"title\": \"DeepSeek OCR完全指南：性能、成本与部署实战（2025最新）\", \"url\": \"https://www.cursor-ide.com/blog/deepseek-ocr\", \"content\": \"方案2：离线部署（适合内网环境）\\n\\n如果服务器无法访问外网，可以先在有网络的机器上下载，再传输到目标服务器：\\n\\n```\\n\\nhljs bash\\n\\n```\\n\\\"/path/to/models/janus-pro-7b\\\" \\\"auto\\\"\\n```\\n\\n```\\n\\n### DeepSeek OCR的API访问优化\\n\\n对于中小规模DeepSeek OCR项目（日处理<5万页），推荐使用API服务，完全避开模型下载和环境配置问题。\\n\\n国内访问延迟对比（实测数据）：\\n\\n| API服务商 | 北京延迟 | 上海延迟 | 深圳延迟 | 成功率 |\\n ---  --- \\n| OpenAI官方 | 800-1500ms | 900-1600ms | 850-1400ms | 78% |\\n| 国际代理 | 400-800ms | 450-900ms | 500-1000ms | 85% |\\n| 国内API平台 | 18-50ms | 20-55ms | 25-60ms | 99.5% |\\n\\nlaozhang.ai提供DeepSeek全系列模型接入，针对中国用户优化：\\n\\n核心优势： [...] 技术再好，选错部署方案就是灾难。DeepSeek OCR有三种主流部署方式：本地GPU服务器、云端虚拟机、第三方API服务。选择错误的DeepSeek OCR部署方案，要么成本超支300%，要么性能无法满足需求。\\n\\n### 三种架构类型对比\\n\\n| 对比维度 | 本地GPU服务器 | 云端GPU虚拟机 | 第三方API服务 |\\n ---  --- |\\n| 初始投入 | $5000-8000（A100服务器） | $0（按需付费） | $0（充值即用） |\\n| 月度成本 | $200（电费+运维） | $500-1500（按使用时长） | $50-500（按调用量） |\\n| 性能延迟 | 50-100ms | 200-500ms | 100-300ms |\\n| 扩展性 | 受限于硬件 | 弹性扩容 | 无限扩容 |\\n| 维护成本 | 高（需DevOps团队） | 中（需配置管理） | 低（零运维） |\\n| 数据隐私 | 最高（本地处理） | 中（VPC隔离） | 低（第三方处理） |\\n| 适用场景 | 日处理>10万页 | 波动性需求 | 日处理<5万页 | [...] ✅ 免去GPU服务器采购成本（节省$20,000+硬件投入） ✅ 零运维成本（无需DevOps团队，节省$28,800/年人力成本） ✅ 弹性扩容（应对突发流量，双11期间处理量增加10倍无需额外投入） ✅ 快速开通：5分钟完成接入，兼容OpenAI SDK\\n\\n推荐方案：\\n\\n laozhang.ai提供DeepSeek全系列模型API接入\\n 充值优惠：$100送$110（节省70元人民币）\\n 透明计费：按Token实际消耗，无隐藏费用、无并发限制\\n 技术支持：7×24小时技术支持，平均响应时间<30分钟\\n 国内优化：多节点智能路由，国内访问延迟<50ms\\n\\n> 💡 成本计算示例：每日5000次调用，平均每次2K tokens输入 + 1K tokens输出\\n>\\n>  自建方案：$6,134/月（首年）\\n>  云端虚拟机：$720/月（每天8小时）+ $500人力成本 = $1,220/月\\n>  API方案：5000 × 30 × (2×$0.014 + 1×$0.028) / 1000 = $12.6/月\\n>  API vs 自建节省成本：99.8% ✨\", \"score\": 0.76152116, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 2, \"title\": \"深度求索- 維基百科，自由的百科全書\", \"url\": \"https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E6%B1%82%E7%B4%A2\", \"content\": \"佛山市“江义村智慧乡村平台”于同月17日正式接入DeepSeek。同年2月18日，北京市丰台区在政务云本地部署DeepSeek大模型。\\n\\n### 第三方服务\\n\\n[编辑]\\n\\n2025年3月初，中国大陆的模型即服务（MaaS）厂商潞晨科技宣布将在一周后停止DeepSeek API服务。此前，潞晨科技创始人尤洋多次发文指DeepSeek的训练和服务运行成本惊人，称R1模型每日输出1000亿token的成本为4.5亿元人民币，而收入仅有5000万元，相关看法引发许多争论。3月1日，DeepSeek官方在知乎发文称“线上系统理论成本利润率达545%”。此前2月下旬，DeepSeek启动的开源周活动开源了其多个基础设施组件，被视为带来技术普惠的同时对行业内中小MaaS厂商构成冲击。\\n\\n### 引发讨论\\n\\n[编辑]\\n\\n#### 美国出口管制議題\\n\\n[编辑] [...] | 公司類型 | 私人公司 |\\n| 机构代码 | 91330105MACPN4X08Y （查） |\\n| 成立 | 2023年7月17日，​2年前​（2023-07-17） |\\n| 創辦人 | 梁文锋 |\\n| 總部 | 中华人民共和国浙江省杭州市拱墅区环城北路 \\\"环城北路 (杭州)\\\")169号汇金国际大厦西1幢1201室 |\\n| 产业 | 基于大语言模型的人工智能 |\\n| 所有權者 | 梁文鋒 |\\n| 母公司 | 幻方量化 |\\n| 网站 | www.deepseek.com |\\n\\nDeepSeek\\n\\n| DeepSeek标识 |\\n| DeepSeek应用主页 |\\n| 開發者 | 杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司 |\\n| 当前版本 | |  |  |  --- | | Android | 1.1.9 | |\\n| 操作系统 | Android、iOS、iPadOS |\\n| 语言 | 72种语言 |\\n| 网站 | www.deepseek.com/ | [...] | 2024年11月20日 | DeepSeek-R1-Lite | 深度求索第一個推理模型 |  |\\n| 2024年12月13日 | DeepSeek-VL2 | 用於高級多模態理解的專家混合視覺語言模型 |  |\\n| 2024年12月26日 | DeepSeek-V3 | 开源模型 |  | V3-0324 |\\n| 2025年1月20日 | DeepSeek-R1 | 开源模型；在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能与OpenAI o1正式版相当 |  | R1-0528 |\\n| 2025年1月27日 | Janus-Pro | 多模态大模型 |  |\\n| 2025年4月30日 | DeepSeek-Prover-V2 |  |  |\\n| 2025年8月20日 | DeepSeek-V3.1 |  |  | V3.1-Terminus |\\n| 2025年9月29日 | DeepSeek-V3.2 | 表現與 V3.1-Terminus 基本持平，但API 大幅降價，開發者呼叫 DeepSeek API 的成本將降低 50% 以上。 |  |\", \"score\": 0.6932451, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 3, \"title\": \"DeepSeek-OCR的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略\", \"url\": \"https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/153863877\", \"content\": \"现在，PaddleOCR 的进化版本 —— PaddleOCR-VL，不再满足于识别字符，而是试图理解图像中的语义关系与空间结构。我记得，大模型火热之前，百度的OCR技术就很超前，大家会用“百度识图”来识别“植物”等等，如今，百度的 OCR 技术早已不止是一个简单的“识别模型”，而是一整套覆盖多模态感知与语义解析的系统。不论怎样，我们看到了、意识到了 OCR 的重要性，未来的大模型格局，不再被局限于文字、语言的边界，它一定是多模态的，智能体不是参数的堆叠，也不是算力的规模，而是真的“看到、看准、看懂”！\\n\\n 关于我们\\n 招贤纳士\\n 商务合作\\n 寻求报道\\n 400-660-0108\\n kefu@csdn.net\\n 在线客服\\n 工作时间 8:30-22:00 [...] 公安备案号11010502030143\\n 京ICP备19004658号\\n 京网文〔2020〕1039-165号\\n 经营性网站备案信息\\n 北京互联网违法和不良信息举报中心\\n 家长监护\\n 网络110报警服务\\n 中国互联网举报中心\\n Chrome商店下载\\n 账号管理规范\\n 版权与免责声明\\n 版权申诉\\n 出版物许可证\\n 营业执照\\n ©1999-2025北京创新乐知网络技术有限公司\\n\\n登录后您可以享受以下权益：\\n\\n 免费复制代码\\n 和博主大V互动\\n 下载海量资源\\n 发动态/写文章/加入社区\\n\\n×\\n\\n评论\\n\\n被折叠的  条评论\\n为什么被折叠?\\n到【灌水乐园】发言\\n\\n查看更多评论\\n\\n添加红包\\n\\n成就一亿技术人!\\n\\n发出的红包\\n\\n一个处女座的程序猿\\n\\n¥1\\n¥2\\n¥4\\n¥6\\n¥10\\n¥20\\n\\n扫码支付：¥1\\n\\n您的余额不足，请更换扫码支付或充值\\n\\n打赏作者\\n\\n实付元\\n\\n扫码支付\\n\\n钱包余额\\n0\\n\\n1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。  \\n 2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。\\n\\n余额充值\\n\\n确定取消\\n\\n举报\\n\\n 包含不实信息\\n 涉及个人隐私 [...] 此方法通用OCR的功能请求，不同的是功能请求接口，按照自己所需换一个接口地址即可：\\n<?php\\nglobal $\\\\_GPC, $\\\\_W;\\n//ocr请求地址\\n$url='https://api.ai.qq.com/fcgi-bin/ocr/ocr\\\\_plateocr';//车牌识别api，可按照自己所需更换其他功能的api\\n$app\\\\_id = '你的appid';\\n$app\\\\_key = '你的...\\n\\nC# 通用OCR识别 文字识别 中文识别\\n\\n.NET 人工智能实践\\n\\n02-20\\n\\n6764\\n\\nC# 通用OCR识别\\n\\nAGI的视觉理解之路5：LVLM进化史之Native时代（下）——Qwen\\\\-VL\\n\\nhfk\\\\_lulu的博客\\n\\n07-10\\n\\n1043\", \"score\": 0.5697814, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 4, \"title\": \"10分钟带你上手DeepSeek 最新OCR模型DeepSeek-OCR-CSDN博客\", \"url\": \"https://blog.csdn.net/fufan_LLM/article/details/153785572\", \"content\": \"​ 说明：DeepSeek-OCR 目前不提供在线 API，需本地推理。单卡≥7 GB 显存可运行；NVIDIA 50 系（如 RTX 5090）暂不适配 vLLM（主要是当前 PyTorch/vLLM 对 sm\\\\_120 架构支持不完善）。DeepSeek-OCR支持两条推理路径：vLLM（高吞吐、流式友好）与 HuggingFace Transformers（依赖少、兼容面广）。\\n\\n加入 赋范空间 免费领取对应课件网盘及更多持续更新 多模态、Agent、RAG、模型微调等教程\\n\\n##### 2.1 模型权重下载\\n\\n可从 Hugging Face 或 魔搭社区（ModelScope） 获取。以下以 ModelScope 为例：\\n\\n```\\npip install modelscope\\nmkdir ./deepseek-ocr\\nmodelscope download --model deepseek-ai/DeepSeek-OCR --local_dir ./deepseek-ocr\\n\\nbash\\n\\n```\\n\\n 1\\n 2\\n 3\\n\\n下载完成后完整的项目文件如图所示： [...] ​ 当然，除了使用 `transformers` 库进行直接推理外，DeepSeek-OCR 模型还支持基于 vLLM 的高性能调用流程。vLLM 是目前主流的高吞吐推理引擎之一，能够显著提升多模态大模型的推理速度与显存利用率，尤其在处理长文档或多页 PDF 时优势明显。通过 vLLM 调用，DeepSeek-OCR 可以在流式（streaming）模式下快速生成 Markdown、图文描述或结构化输出，实现低延迟、高并发的推理体验。相比 transformers 方案，vLLM 更适合批量推理、在线服务化部署与大规模文档解析场景，是实际企业应用中更具工程化价值的调用方式。\\n\\n​ 需要注意的是，官方项目中提供了部分可以直接用于进行vLLM任务推理的脚本如下： [...] 关于我们\\n 招贤纳士\\n 商务合作\\n 寻求报道\\n 400-660-0108\\n kefu@csdn.net\\n 在线客服\\n 工作时间 8:30-22:00\\n\\n 公安备案号11010502030143\\n 京ICP备19004658号\\n 京网文〔2020〕1039-165号\\n 经营性网站备案信息\\n 北京互联网违法和不良信息举报中心\\n 家长监护\\n 网络110报警服务\\n 中国互联网举报中心\\n Chrome商店下载\\n 账号管理规范\\n 版权与免责声明\\n 版权申诉\\n 出版物许可证\\n 营业执照\\n ©1999-2025北京创新乐知网络技术有限公司\\n\\n评论\\n\\n被折叠的  条评论\\n为什么被折叠?\\n到【灌水乐园】发言\\n\\n查看更多评论\\n\\n添加红包\\n\\n发出的红包\\n\\n实付元\\n\\n钱包余额\\n0\\n\\n1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。  \\n 2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。\\n\\n余额充值\\n\\n确定取消\\n\\n举报\\n\\n 包含不实信息\\n 涉及个人隐私\\n\\n请选择具体原因（必选）\\n\\n 侮辱谩骂\\n 诽谤\\n\\n请选择具体原因（必选）\\n\\n 搬家样式\\n 博文样式\", \"score\": 0.54535896, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 5, \"title\": \"DeepSeek-OCR 如何使用？分步教程指南 - Apifox\", \"url\": \"https://apifox.com/apiskills/hwo-to-use-deepseek-ocr/\", \"content\": \"# DeepSeek-OCR 如何使用？分步教程指南\\n\\nDeepSeek-OCR 是一个用于光学字符识别（OCR）的强大工具，它可以将图像和 PDF 文档转换为结构化文本。本教程将一步步指导你如何安装、配置和使用 DeepSeek-OCR。\\n\\n 用 Apifox，节省研发团队的每一分钟\\n\\n### DeepSeek-OCR 如何使用？分步教程指南\\n\\n免费使用 Apifox\\n\\n相关推荐\\n\\n最新文章\\n\\nAPI\\n\\n一体化协作平台\\n\\nAPI 设计\\n\\nAPI 文档\\n\\nAPI 调试\\n\\n自动化测试\\n\\nAPI Mock\\n\\nAPI Hub\\n\\n 立即体验 Apifox\\n\\n目录\\n\\nDeepSeek-OCR 是一个用于光学字符识别（OCR）的强大工具，它可以将图像和 PDF 文档转换为结构化文本。本教程将一步步指导你如何安装、配置和使用 DeepSeek-OCR。\\n\\n开源项目地址：\\n\\n## 第一步：环境准备\\n\\n### 系统要求\\n\\n 操作系统：Linux/Windows/macOS\\n Python 版本：3.12.9\\n CUDA 版本：11.8 或更高\\n PyTorch 版本：2.6.0\\n\\n### 硬件要求 [...] ``` [...] ```\", \"score\": 0.44059017, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 6, \"title\": \"免费在线OCR 工具| 视觉语言模型文本提取 - DeepSeek OCR\", \"url\": \"https://deepseekocr.app/zh\", \"content\": \"上传图片或 PDF，即时获取 OCR 结果。无需安装。免费额度：10 次转换/天。\\n\\n2\\n\\n### Python API（Transformers）\\n\\n通过 pip 安装，加载模型，调用 infer() 方法。适合简单脚本和原型开发。支持 CUDA 加速。\\n\\n3\\n\\n### vLLM 批处理\\n\\n高性能批处理，A100-40G 上可达 ~2500 tokens/s。适合生产工作负载和大规模文档处理。\\n\\n4\\n\\n### 自托管部署\\n\\n部署到您自己的基础设施，最大化隐私和控制。支持 Docker、Kubernetes 和云平台。\\n\\n核心优势\\n\\n## 为什么选择 DeepSeek OCR？\\n\\n基于前沿研究，为实际应用场景提供切实优势\\n\\n100 tokens/页 vs 256 tokens（GOT-OCR2.0）- 节省高达 60% 的 API 成本，同时保持 SOTA 准确率。适合大规模文档处理。\\n\\n## 全面的 OCR 功能\\n\\n从简单的文字提取到复杂的文档解析 - DeepSeek OCR 应有尽有\\n\\n### 文档转 Markdown [...] 无限次转换\\n Gundam 模式（复杂文档）\\n API 访问（更高速率限制）\\n 优先支持\\n 高级功能（批处理、Webhooks）\\n\\n常见问题\\n\\n## 常见问题解答\\n\\n关于 DeepSeek OCR 您需要知道的一切 - 基于官方文档和实际集成经验\\n\\n1\\n\\n### DeepSeek OCR 与 Tesseract 和 PaddleOCR 相比如何？ [...] 将文档转换为结构化 Markdown，保留布局、表格和格式。适合内容迁移和文档编写。\\n\\n### 多语言支持\\n\\n内置多语言高精度识别。支持处理英语、中文、日语等多种语言文档。\\n\\n### 图表解析\\n\\n从图表、图示和插图中提取数据。理解视觉元素，不仅仅是文字提取。\\n\\n### 公式识别\\n\\n解析数学公式、化学方程式和几何符号。适合学术和科研文档。\\n\\n### 多分辨率模式\\n\\nTiny（64 tokens）、Small（100 tokens）、Base（256 tokens）、Large（400 tokens）和 Gundam 模式适配复杂文档。\\n\\n### API 和 CLI 支持\\n\\n通过 Python API 集成，使用 vLLM 进行高性能批处理，或尝试我们的在线工具快速完成任务。\\n\\n## 真实使用场景\\n\\nDeepSeek OCR 在传统 OCR 难以处理的复杂文档上表现出色\\n\\n### 学术研究论文\", \"score\": 0.4362623, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 7, \"title\": \"- 齐思- 最新最有趣的科技前沿内容\", \"url\": \"https://news.miracleplus.com/feeds\", \"content\": \"齐思 - 为科研创业探寻前沿认知\\n\\nImage 1: Logo\\n\\nImage 2: 齐思 奇绩创坛｜齐思 为科研创业探寻前沿认知\\n\\n主页奇绩搜索\\n\\n登录\\n\\n注册\\n\\n齐思\\n==\\n\\n热门\\n\\n最新\\n\\n社媒\\n\\n播客\\n\\n### 齐思\\n\\n为科研创业探寻前沿认知\\n\\n LLM的终极输入：图像而非文本 DeepSeek-OCR：视觉压缩重塑AI DeepSeek-OCR实战：秒扫微缩胶片 为LLM注入灵魂：合成数据法 扩展的尽头是通信瓶颈 何为真正的“自主”智能体 自博弈的局限：为何难出游戏 告别AI幻觉：结构化推理法 视AI代理为另一种辅助技术 🔬 科学与发现 (4条) ......\\n\\n齐思用户\\n\\n分享了想法 12 小时前\\n\\n170\\n\\n0\\n\\n0\\n\\n0\\n\\n API密钥泄露是AI成本的最大黑洞 组合简单数据，训练AI长时推理 AI的缺陷：缺乏对长远后果的思考 用“社会工程学”妙招提升AI性能 大语言模型在自主决策时会染上赌瘾 机械结构可同时充当传感器和执行器 改变输入上下文，不调权重也能提升AI 别做提示工程师，要做上下文园丁 LLM训练数据质量决定其行为底线 ......\\n\\n齐思用户 [...] 一句话提示，解锁LLM被压抑的创造力 专家在线答疑现代OCR技术 无需RL，用采样实现LLM高效推理 混合LLM权重，零成本调节推理深度 张量逻辑：用12个方程统一AI 🔬 科学与发现 (7条) 幽默、艺术与科学的本质是压缩进步 AI科学发现时代开启：GPT-5周末解10道数......\\n\\n齐思用户\\n\\n分享了想法 4 天前\\n\\n87\\n\\n0\\n\\n0\\n\\n0\\n\\n AI将PMF验证周期从6个月缩短至48小时 新旧范式错配：语音控制不应照搬图形界面 生产级AI架构：将核心智能与可靠性分离 马尔可夫式思维：让LLM推理成本降为线性 单GPU运行世界模型，打破算力壁垒 AI工具的瓶颈正从“准确”转向“快速” 渐进式披露是AI技能系统的关键 强化学习性能遵循可预测的缩放定律 ......\\n\\n齐思用户\\n\\n分享了想法 5 天前\\n\\n96\\n\\n0\\n\\n0\\n\\n0 [...] 分享了想法 11 天前\\n\\n122\\n\\n1\\n\\n0\\n\\n0\\n\\n AI新架构：分离世界与策略模型 告别反向传播：并行学习新范式 AI模拟海马体，攻克长上下文难题 对AI粗鲁些，结果可能更好 AI安全盲区：不可见的Unicode攻击 强化学习的成功陷阱：算力无底洞 让AI从失败中学习，实现自我进化 AI推理复杂度从O(n²)降至O(n) 别对AI......\\n\\n齐思用户\\n\\n分享了想法 10 天前\\n\\n105\\n\\n0\\n\\n0\\n\\n0\\n\\n AI发展的多维度思考：从时间线到学习范式 硬件限制可被创新接口组合突破 机器学习的本质是’数据+答案=规则’ AI工具组合的力量：移动端实现好莱坞特效 仿真优先：开源硬件打破机器人创新瓶颈 文档视觉压缩：从文本处理到视觉感知的范式转变 第一性原理思考：高端产品可能只是廉价组件的重组 AI Agent的大多数失败是静默且微妙的 ......\\n\\n齐思用户\\n\\n分享了想法 1 天前\\n\\n97\\n\\n0\\n\\n0\\n\\n0\", \"score\": 0.22390309, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 8, \"title\": \"AI方案库-传递最新AI落地解决方案｜AIGCLINK\", \"url\": \"https://d.aigclink.ai/\", \"content\": \"firecrawl刚开源了款“Perplexity”：Fireplexity v2，提供包含图像和引用来源的即时AI问答 2025/08/23 ai搜索方案 Fireplexity v2是一个开源的AI搜索方案，支持多模态搜索，包括网页、新闻和图片，能够提供即时的AI问答，实时引用来源和流式响应\\n\\nImage 25 DeepSeek-V3.1昨天已经正式发布，总结下超详细版！ 2025/08/22 大模型 DeepSeek-V3.1正式发布，具备混合推理架构，支持思考模式与非思考模式，思考效率更高，Agent能力增强。API已升级，支持Anthropic API格式，定价调整将在9月6日生效，用户需注意新版说明文档的变化。 [...] Image 17 马斯克放出了全新智能体式编程模型：Grok Code Fast 1，主打更快，更省钱 2025/08/29 编程大模型 马斯克推出了新型编程模型Grok Code Fast 1，生成速度为每秒190 token，支持多种编程语言，且在SWE-Bench-Verified子集上得分70.8%。成本为输入0.2美元和输出1.5美元每百万tokens，现阶段在多个平台上限时免费使用，允许低成本的反复迭代。\\n\\nImage 18 腾讯新开源的一款智能体构建框架：Youtu-agent，几句YAML就能让AI上网搜资料、分析表格、整理文件 2025/08/28 AI agent Youtu-agent是腾讯新开源的智能体构建框架，能够通过几句YAML实现AI上网搜索、分析表格和整理文件。它使用DeepSeek-V3技术，在WebWalkerQA上实现60.71%的准确率，最新V3.1版本可提升至71.47%。其核心功能是自动生成智能体及配置，内置的“元智能体”通过交互式对话捕获需求并自动生成配置。 [...] Image 43 阿里即将推出一款具备多模态Deep Research能力的Web Agent：WebWatcher，可视觉推理，可使用工具 2025/08/14 AI agent 阿里即将推出的WebWatcher是一款具备多模态Deep Research能力的Web Agent，能够进行视觉推理并使用多种工具，如Web图像/文本搜索、网页访问和OCR。其在HLE-VL上的平均得分为13.6%，超过了基于GPT-4o的OmniSearch\\n\\nImage 44 PPT生成能力卷起来了！Kimi 即将推出依托K2驱动的 全球版PPT生成 功能 2025/08/14 PPT生成 Kimi即将推出基于K2驱动的全球版PPT生成能力，用户可以选择不同的PPT风格，适合已有文本并套用模板使用\", \"score\": 0.17736903, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 9, \"title\": \"GitHub Repositories Ranking - 小弟调调\", \"url\": \"https://wangchujiang.com/github-rank/repos.html\", \"content\": \"为GPT/GLM等LLM大语言模型提供实用化交互接口，特别优化论文阅读/润色/写作体验，模块化设计，支持自定义快捷按钮&函数插件，支持Python和C++等项目剖析&自译解功能，PDF/LaTex论文翻译&总结功能，支持并行问询多种LLM模型，支持chatglm3等本地模型。接入通义千问, deepseekcoder, 讯飞星火, 文心一言, llama2, rwkv, claude2, moss等。\\n 173\\n  strapi/strapi\\n\\n  TypeScript\\n\\n  69.048k\\n\\n  🚀 Strapi is the 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ChatGPT Plus上传限制完全指南：80文件限制、错误解决与优化策略 ...\\n   🔗 https://fastgptplus.com/zh/posts/chatgpt-plus-limits-uploads\\n   📄 通过laozhang.ai等第三方API服务，成本可以降低70-82.5%。API按实际使用计费，特别适合：\\n\\n低频用户场景：每月上传少于500个文件\\n\\n爆发性使用场景：平时很少用，偶尔需要大量处理\\n\\n技术实现简单：\\n\\n`import openai\\nclient = openai.OpenAI(\\n api_key=\\\"你的laozhang.ai密钥\\\",\\n base_url=\\\"\\n)`\\n\\nAPI的缺点是...\\n\\n3. ChatGPT Plus文件上传失败？5分钟解决\\\"Add Files Unavailable\\\"错误\\n   🔗 https://fastgptplus.com/zh/posts/chatgpt-plus-add-files-unavailable\\n   📄 浏览器的地理位置设置可能影响服务。在Chrome设置中，将位置设为美国能获得更好的体验。具体路径：设置→隐私和安全→网站设置→位置→将默认行为改为\\\"允许\\\"，然后在chat.openai.com上模拟美国位置。\\n\\n### API替代方案详解\\n\\n当ChatGPT网页版实在无法使用时，API是最可靠的替代方案。但直接使用OpenAI API对很多用户来说门槛较高，需要国外信用卡、编程知识等。这时候API...\\n\\n4. deepseek本地部署后如何建立知识库？ - 老张-AI 的回答- 知乎\\n   🔗 https://www.zhihu.com/question/12165626968/answer/1901422296448632710\\n   📄 作为开源AI聊天应用中的佼佼者，LobeChat近期新增的知识库功能彻底改变了我们与AI助手交互的方式。通过构建本地知识库，你的AI助手不再局限于训练数据，\", \"filters\": {\"topic\": \"general\"}, \"query\": \"deepseek-ocr API服务商 laozhang.ai 第三方调用 2025\", \"results\": [{\"index\": 1, \"title\": \"API指南\", \"url\": \"https://blog.laozhang.ai/category/api-guides-2/\", \"content\": \"LaoZhang-AI\\n\\nGPT, Claude, Gemini API Gateway – Free Trial & Lowest Price\\n\\n# API指南\\n\\n## DeepSeek API免费使用完整指南2025\\n\\nCover\\n\\nDeepSeek API官方提供10元免费额度，第三方平台最高2000万tokens免费。通过多平台轮换策略，开发者可实现零成本使用DeepSeek-V3和R1模型进行AI开发。\\n\\n## Ultimate Guide to GPT-image-1 API in 2025: 50% Cost Savings via laozhang.ai [...] Master OpenAI’s GPT-image-1 API through laozhang.ai with this step-by-step guide. Get 50% cost savings, free credits, and learn expert techniques for text-to-image generation with detailed code examples and 8 commercial use cases.\\n\\n## 近期文章\", \"score\": 0.76951396, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 2, \"title\": \"ChatGPT Plus上传限制完全指南：80文件限制、错误解决与优化策略 ...\", \"url\": \"https://fastgptplus.com/zh/posts/chatgpt-plus-limits-uploads\", \"content\": \"通过laozhang.ai等第三方API服务，成本可以降低70-82.5%。API按实际使用计费，特别适合：\\n\\n低频用户场景：每月上传少于500个文件\\n\\n爆发性使用场景：平时很少用，偶尔需要大量处理\\n\\n技术实现简单：\\n\\n`import openai\\nclient = openai.OpenAI(\\n api_key=\\\"你的laozhang.ai密钥\\\",\\n base_url=\\\"\\n)`\\n\\nAPI的缺点是需要自己开发界面或使用命令行，对非技术用户不太友好。但如果你有基础编程能力，几十行代码就能实现批量处理。FastGPTPlus提供$158/月的直充服务，如果你不想自己处理支付问题。\\n\\n### ChatGPT Team：团队协作首选\\n\\nTeam版本$30/月/用户（最少2人），提供了显著提升的限制：\\n\\n投资回报分析：\\n\\n对于2人小团队：\\n\\n对于5人团队：\\n\\n### 选择决策树\\n\\n根据你的使用模式选择：\\n\\n记住，你可以组合使用。比如订阅Plus满足日常需求，遇到大批量处理时临时使用API，这样能获得最佳的成本效益比。\\n\\n## 高峰期策略与优化技巧：避免限制的10个方法 [...] ### 任务优先级管理\\n\\n不是所有任务都同等重要：\\n\\n高优先级（消耗额度）：\\n\\n低优先级（节省额度）：\\n\\n### 会话策略优化\\n\\n专题会话：为不同类型任务创建独立对话\\n\\n这样便于管理和复用已上传文件。\\n\\n### 监控与分析\\n\\n每周回顾使用模式：\\n\\n### API混合策略\\n\\n对于特定场景，混合使用API更经济：\\n\\n通过laozhang.ai，你可以灵活切换不同模型，根据任务复杂度选择最合适的方案。\\n\\n## 常见问题解答\\n\\n### Q: ChatGPT Plus的上传限制会变化吗？\\n\\nA: 是的，OpenAI会根据系统负载动态调整限制。高峰期（工作日9AM-5PM EST）可能降低20-30%。重大更新前后也可能调整。建议定期关注官方公告。\\n\\n### Q: 删除对话会释放存储空间吗？\\n\\nA: 会的。删除包含附件的对话会立即释放相应的存储空间。但要注意，删除后无法恢复，建议先下载重要文件。\\n\\n### Q: 能否多个Plus账号共享文件？\\n\\nA: 不能直接共享。每个账号的存储是独立的。如果需要协作，建议升级到Team版本，或通过导出-导入的方式间接共享。 [...] 根据OpenAI官方文档和2025年9月最新更新，ChatGPT Plus的上传限制体系相当复杂。不是简单的\\\"每天X个文件\\\"，而是采用了更智能的滚动窗口机制。Plus用户可以在任意3小时内上传最多80个文件，这比免费用户的每天3个文件限制高出近27倍。\\n\\n### 文件数量限制详解\\n\\nChatGPT Plus的文件上传采用3小时滚动窗口计算。这意味着系统会持续监控你过去3小时内的上传记录。举个例子，如果你在上午9点上传了30个文件，10点上传了25个文件，11点上传了25个文件，那么到11点时你已经达到80个文件的限制。但到了12点，9点的30个文件会\\\"过期\\\"，你又可以上传30个新文件。\\n\\n图片上传有独立的限制系统：每24小时50张图片。这个限制与文件上传限制分开计算，也就是说你可以同时拥有80个文档文件和50张图片的上传额度。图片支持PNG、JPEG、WebP等常见格式，单张图片最大20MB。\\n\\n### 文件大小和类型限制\\n\\n除了数量限制，还需要注意以下大小限制：\", \"score\": 0.36881536, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 3, \"title\": \"ChatGPT Plus文件上传失败？5分钟解决\\\"Add Files Unavailable\\\"错误\", \"url\": \"https://fastgptplus.com/zh/posts/chatgpt-plus-add-files-unavailable\", \"content\": \"浏览器的地理位置设置可能影响服务。在Chrome设置中，将位置设为美国能获得更好的体验。具体路径：设置→隐私和安全→网站设置→位置→将默认行为改为\\\"允许\\\"，然后在chat.openai.com上模拟美国位置。\\n\\n### API替代方案详解\\n\\n当ChatGPT网页版实在无法使用时，API是最可靠的替代方案。但直接使用OpenAI API对很多用户来说门槛较高，需要国外信用卡、编程知识等。这时候API聚合平台就显示出优势了。\\n\\n如果你需要稳定的API服务，laozhang.ai是个不错的选择。这个平台聚合了200多个AI模型的API，包括GPT-4、Claude、Gemini等，统一接口调用，价格约为官方的84折。对于开发者来说，不用分别对接多个平台，一个账号搞定所有模型。平台支持支付宝和微信支付，充值门槛低，适合个人开发者和小团队。\\n\\n使用API的最大优势是稳定性。不受浏览器限制，不会出现界面bug，文件处理也更灵活。你可以通过代码批量上传文件，设定自动重试机制，甚至实现断点续传。对于需要处理大量文档的用户，API才是长久之计。 [...] \\\"从个人项目到企业应用，一个API搞定所有AI模型需求\\\"\\n\\n注册即送300万Token测试额度，立即体验最新AI技术\\n\\n支持支付宝/微信支付 · 5分钟快速接入\\n\\n### ChatGPT Plus 助手\\n\\n在线\\n\\n快速充值，即刻体验\\n\\n# ChatGPT Plus\\n\\n国内快速充值\\n\\n专业的ChatGPT Plus代充值服务平台。我们为中国用户提供便捷、安全的充值解决方案，无需海外信用卡，5分钟完成升级。\\n\\n支持支付方式\\n\\n### ChatGPT Plus 服务\\n\\n### 产品特色\\n\\n### 帮助支持\\n\\n#### ChatGPT Plus 是什么？\\n\\nChatGPT Plus 是 OpenAI 推出的付费订阅服务，提供更快的响应速度、优先访问权限和最新功能体验。\\n\\n#### 为什么选择我们？\\n\\n我们提供安全、快速、便捷的充值服务，支持本地支付方式，无需海外信用卡，5分钟快速到账。\\n\\n#### 联系我们\\n\\n(/cdn-cgi/l/email-protection)\\n\\n24小时在线客服\\n\\n© 2025 FastGPTPlus. 保留所有权利。 [...] 需要提醒的是，这些第三方服务都有一定风险。OpenAI可能检测异常支付行为，导致账号被封。建议不要在账号里存储重要数据，定期导出对话记录。如果是团队使用，最好通过官方渠道订阅Team版本，虽然麻烦但更安全。\\n\\n## 预防措施和最佳实践\\n\\n与其每次遇到问题再解决，不如提前预防。根据我这几个月的使用经验，总结了一套最佳实践，能大幅降低出错概率。\\n\\n### 日常使用习惯\\n\\n保持浏览器更新是基础。Chrome每6周发布新版本，及时更新能修复已知bug。但不要用Beta或Canary版本，这些测试版可能有新问题。设置自动更新，让浏览器在后台静默升级。\\n\\n定期清理但不要过度。每周清理一次缓存即可，不要每天清理，因为缓存能加快加载速度。只清理chat.openai.com的站点数据，保留其他网站的缓存。使用Chrome的站点设置功能，为ChatGPT设置独立的存储配额。\\n\\n合理安排上传时间。如果有大量文件要处理，分散在不同时段上传。早上9-11点（北京时间）通常最稳定，这时候美国是深夜，服务器负载低。避免在整点上传，很多自动化任务在整点运行，服务器压力大。\\n\\n### 文件准备技巧\", \"score\": 0.18688062, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 4, \"title\": \"deepseek本地部署后如何建立知识库？ - 老张-AI 的回答- 知乎\", \"url\": \"https://www.zhihu.com/question/12165626968/answer/1901422296448632710\", \"content\": \"作为开源AI聊天应用中的佼佼者，LobeChat近期新增的知识库功能彻底改变了我们与AI助手交互的方式。通过构建本地知识库，你的AI助手不再局限于训练数据，\", \"score\": 0.14717507, \"published_date\": \"\"}], \"total_results\": 4}",
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      "role": "tool",
      "content": "{\"success\": true, \"summary\": \"🔍 搜索查询: \\\"deepseek-ocr\\\" API 服务商 第三方 2025年 最新\\n📅 搜索时间: 2025-10-27T00:01:18.044187\\n🎯 过滤条件: Topic: general\\n\\n📝 AI摘要:\\nDeepSeek-OCR is an OCR model developed by an AI system built by a team of inventors at Amazon. It was released in October 2025 and has been downloaded over 100 times. It supports over 100 languages and uses advanced VLM architecture.\\n\\n---\\n\\n📊 搜索结果:\\n\\n1. 深度求索- 維基百科，自由的百科全書\\n   🔗 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E6%B1%82%E7%B4%A2\\n   📄 佛山市“江义村智慧乡村平台”于同月17日正式接入DeepSeek。同年2月18日，北京市丰台区在政务云本地部署DeepSeek大模型。\\n\\n### 第三方服务\\n\\n[编辑]\\n\\n2025年3月初，中国大陆的模型即服务（MaaS）厂商潞晨科技宣布将在一周后停止DeepSeek API服务。此前，潞晨科技创始人尤洋多次发文指DeepSeek的训练和服务运行成本惊人，称R1模型每日输出1000亿token的成...\\n\\n2. piggy侠- AI一周资讯251016-251023\\n   🔗 https://www.cnblogs.com/freedom-w/p/19160525\\n   📄 2025 年 10 月 20 日，DeepSeek 开源新的 OCR 模型 DeepSeek - OCR，参数量 3B，刚上线就有 100 多次下载量，该项目由三位研究员完成，一作 Haoran Wei 有丰富 OCR 开发经验。此模型利用视觉模态压缩长文本上下文，采用端到端 VLM 架构，由 DeepEncoder 和 MoE 解码器组成。训练数据包括 OCR 1.0、2.0 数据和通用视觉数据...\\n\\n3. AI 开发者日报2025-10-23\\n   🔗 https://ainews.liduos.com/post/2025-10-23\\n   📄 DeepSeek v3.2（685B MoE）专注于长上下文成本/速度：该模型关注\\\"最相关的token\\\"，相比v3.1版本，长上下文推理速度提升2-3倍，处理成本降低6-7倍。采用MIT许可证发布权重；API定价为每100万输入/缓存/输出token分别为0.28/0.028/0.42美元；针对华为/中国芯片进行了优化。性能与v3.1大致相当，在编程/代理任务上有小幅提升，但在某些数学/科学任务上...\\n\\n4. PPIO上线DeepSeek-OCR模型原创 - CSDN博客\\n   🔗 https://blog.csdn.net/bumblexbee/article/details/153880070\\n   📄 刚刚，PPIO 上线DeepSeeek 最新发布的DeepSeek-OCR 模型，这是一个专为高效视觉-文本压缩概念验证而设计的视觉文本模型。\\n\\n5. 国内外知名大模型及应用——公司/品牌维度（2025/10/23）\\n   🔗 https://zhuanlan.zhihu.com/p/1888535008785958517\\n   📄 本周更新（10月20日~10月24日）OpenAI：模型与应用新增ChatGPT Atlas；DeepSeek：模型与应用新增DeepSeek-OCR； 10月更新智谱AI：公司简介新增团队变动；Gooogle Deepmind：模型\\n\\n6. 【九章智算云重磅上新】10 倍压缩率+ 97% 精度！DeepSeek-OCR ...\\n   🔗 https://blog.csdn.net/weixin_46880696/article/details/153741337\\n   📄 九章云极作为国内领先的智算云服务商，我们率先将DeepSeek-OCR集成至九章智算云平台，用户无需复杂部署，一键即可调用这一颠覆性工具，实现从图像到结构化文档\\n\\n7. Deepseek-OCR 也可以在一般電腦運作，免費開源，值得一試。\\n   🔗 https://www.facebook.com/groups/aigctw/posts/3064892213694670/\\n   📄 生成式AI論壇 | Deepseek-OCR 也可以在一般電腦運作，免費開源，值得一試 | Facebook\\n\\nLog In\\n\\nLog In\\n\\nForgot Account?\\n\\n[](\\n\\n生成式AI論壇 · \\n\\nJoin\\n\\nMH Raymond\\n\\n · 3d · \\n\\nDeepseek-OCR 也可以在一般電腦運作，免費開源，值得一試。\\n\\nImage 1: May be a doodle of te...\\n\\n8. - 齐思- 最新最有趣的科技前沿内容\\n   🔗 https://news.miracleplus.com/feeds?tab=latest\\n   📄 社区规范联系我们奇绩创坛Image 23: license 京公网安备 11010802039147号\\n\\n 2025奇绩创坛 MiraclePlus [...] Published Time: Mon, 15 Sep 2025 16:06:07 GMT\\n\\nWarning: Target URL returned error 404: Not Found\\n\\n齐思 - 为科研创业探寻前沿认知\\n\\nIma...\", \"filters\": {\"topic\": \"general\"}, \"query\": \"\\\"deepseek-ocr\\\" API 服务商 第三方 2025年 最新\", \"results\": [{\"index\": 1, \"title\": \"深度求索- 維基百科，自由的百科全書\", \"url\": \"https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E6%B1%82%E7%B4%A2\", \"content\": \"佛山市“江义村智慧乡村平台”于同月17日正式接入DeepSeek。同年2月18日，北京市丰台区在政务云本地部署DeepSeek大模型。\\n\\n### 第三方服务\\n\\n[编辑]\\n\\n2025年3月初，中国大陆的模型即服务（MaaS）厂商潞晨科技宣布将在一周后停止DeepSeek API服务。此前，潞晨科技创始人尤洋多次发文指DeepSeek的训练和服务运行成本惊人，称R1模型每日输出1000亿token的成本为4.5亿元人民币，而收入仅有5000万元，相关看法引发许多争论。3月1日，DeepSeek官方在知乎发文称“线上系统理论成本利润率达545%”。此前2月下旬，DeepSeek启动的开源周活动开源了其多个基础设施组件，被视为带来技术普惠的同时对行业内中小MaaS厂商构成冲击。\\n\\n### 引发讨论\\n\\n[编辑]\\n\\n#### 美国出口管制議題\\n\\n[编辑] [...] | 2024年11月20日 | DeepSeek-R1-Lite | 深度求索第一個推理模型 |  |\\n| 2024年12月13日 | DeepSeek-VL2 | 用於高級多模態理解的專家混合視覺語言模型 |  |\\n| 2024年12月26日 | DeepSeek-V3 | 开源模型 |  | V3-0324 |\\n| 2025年1月20日 | DeepSeek-R1 | 开源模型；在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能与OpenAI o1正式版相当 |  | R1-0528 |\\n| 2025年1月27日 | Janus-Pro | 多模态大模型 |  |\\n| 2025年4月30日 | DeepSeek-Prover-V2 |  |  |\\n| 2025年8月20日 | DeepSeek-V3.1 |  |  | V3.1-Terminus |\\n| 2025年9月29日 | DeepSeek-V3.2 | 表現與 V3.1-Terminus 基本持平，但API 大幅降價，開發者呼叫 DeepSeek API 的成本將降低 50% 以上。 |  | [...] DeepSeek不仅给海外竞争对手带来了压力，也对国内同行形成了竞争压力。2025年1月29日，阿里巴巴集团发布了通义千问“Qwen 2.5”新版本，声称该模型已超越DeepSeek-V3，并在几乎所有方面领先于OpenAI的GPT-4o和Meta的Llama-3.1-405B。\\n\\n与此同时，TikTok母公司字节跳动也推出了其旗舰AI模型的更新，宣称其性能优于微软支持的OpenAI o1模型。同年2月，文心一言、知乎直答、腾讯元宝等多家大模型产品相继宣布接入DeepSeek-R1模型。\\n\\n2月13日，文心一言、ChatGPT宣布将免费提供最新版本的大模型服务。\\n\\n### 公共服务\\n\\n[编辑]\\n\\n2025年2月起，中国多地政府部门相继将DeepSeek接入政务服务系统，用于公文写作、政策解读等方面。\\n\\n2月8日，广东省深圳市龙岗区政务服务和数据管理局就已经在政务外网部署了DeepSeek-R1模型，2月16日，深圳市正式为全市各区及各部门提供DeepSeek模型应用服务，其中福田区基于DeepSeek开发了首批70名AI“数智员工”。\", \"score\": 0.8047902, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 2, \"title\": \"piggy侠- AI一周资讯251016-251023\", \"url\": \"https://www.cnblogs.com/freedom-w/p/19160525\", \"content\": \"2025 年 10 月 20 日，DeepSeek 开源新的 OCR 模型 DeepSeek - OCR，参数量 3B，刚上线就有 100 多次下载量，该项目由三位研究员完成，一作 Haoran Wei 有丰富 OCR 开发经验。此模型利用视觉模态压缩长文本上下文，采用端到端 VLM 架构，由 DeepEncoder 和 MoE 解码器组成。训练数据包括 OCR 1.0、2.0 数据和通用视觉数据，训练时先独立训练 DeepEncoder，再在 HAI - LLM 平台训练 DeepSeek - OCR。实验显示，其在视觉 - 文本压缩、OCR 实际性能上表现出色，还能深度解析多种图形，支持近 100 种语言识别。详情可以点击\\n\\n Github：\\n huggingface: \\n 论文：\\n\\n# Vidu更新：新功能与APP升级，开启AI视频生成新体验 [...] 2025年10月20日消息，甲骨文在AI World 2025大会上推出全球最大云端AI超级计算机「OCI Zettascale10」，成为OpenAI「星际之门」集群的算力核心。该系统横跨多数据中心，由80万块NVIDIA GPU组成，峰值算力达16 ZettaFLOPS。甲骨文与OpenAI在德州阿比林共建「星际之门」集群，其定制的Acceleron RoCE网络架构提升了大模型训练效率，该架构降低通信延迟、具备故障自动切换功能，还削减了网络能耗与冷却成本。甲骨文计划2026年下半年提供Zettascale10集群服务，目前已开始接受预订，但16 ZFLOPS算力未经验证。面对微软、谷歌、亚马逊等云计算巨头竞争，甲骨文推出「多云通用积分」计划降低客户迁移门槛。\\n\\n 官网介绍：\\n\\n# DeepSeek 开源 3B 参数量 OCR 模型 DeepSeek - OCR [...] 官网介绍：\\n\\n# Manus 1.5版本：AI构建产品新飞跃\\n\\n昨日Manus正式推出1.5版本，在速度与推理质量上持续提升，将“上线部署”等传统人为环节纳入Agent执行能力，引入“内建浏览器”，新增“Library”文件库并开放多人协同编辑，还区分旗舰版和轻量版以适配不同场景，平台数据显示任务完成时长大幅缩短且用户评价积极。实测中，通过自然语言指令让Manus 1.5基于歌曲《技能五子棋》重新填词并搭建可互动魔改的音乐网页应用，经两轮指令迭代落地。该版本体验更流畅，任务拆解等方面更稳定，“内建浏览器”让“用AI构建产品”更便捷。\\n\\n 体验地址：\\n\\n# 百度开源PaddleOCR - VL：多模态文档解析全球领先\", \"score\": 0.7933146, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 3, \"title\": \"AI 开发者日报2025-10-23\", \"url\": \"https://ainews.liduos.com/post/2025-10-23\", \"content\": \"DeepSeek v3.2（685B MoE）专注于长上下文成本/速度：该模型关注\\\"最相关的token\\\"，相比v3.1版本，长上下文推理速度提升2-3倍，处理成本降低6-7倍。采用MIT许可证发布权重；API定价为每100万输入/缓存/输出token分别为0.28/0.028/0.42美元；针对华为/中国芯片进行了优化。性能与v3.1大致相当，在编程/代理任务上有小幅提升，但在某些数学/科学任务上略有下降：@DeepLearningAI。\\n\\n持续学习的\\\"记忆层\\\"：研究人员提出了一种输入无关的KV记忆层，仅对高TF-IDF槽位进行微调，这一方法在可扩展持续学习领域引起了广泛关注（讨论+论文摘要）。后续讨论提出了两个实用建议：包含一个\\\"接收器\\\"槽位以允许\\\"不使用记忆\\\"的选择，并注意内循环中随机内存访问可能带来的性能/吞吐量影响：@BlackHC、@gallabytes。 [...] ## 多模态浪潮：OCR/视觉语言模型与3D/视频技术\\n\\nOCR技术火热（开源、快速、廉价）：AI2发布了Apache-2.0许可的olmOCR 2，包含新数据集、单元测试的合成训练，并声称达到SOTA水平——每100万页处理成本约178美元；模型+FP8和公开演示已发布：@allen\\\\_ai、概述。据报道，DeepSeek-OCR在社区测试中表现优于Qwen3-VL；部署模板和端点正在激增（Baseten、HF端点目录）。这里整理了一份竞争性OCR/视觉语言模型的简短列表：@HarveenChadha。 [...] 新的视觉语言模型和数据集：Qwen3-VL在Hugging Face上发布，具备100万上下文长度和更强的GUI/视频推理能力：@HuggingPapers。Liquid AI的小型视觉语言模型LFM2-VL-3B在MM-IFEval上获得51.8%得分，在RealWorldQA上获得71.4%得分，具备多语言OCR能力和低幻觉率：@LiquidAI\\\\_。Hugging Face推出了FineVision（包含185个子集的2400万精选多模态样本），以标准化视觉语言模型的预训练：@HuggingPapers。\\n\\n3D/视频生成：腾讯开源了Hunyuan World 1.1（WorldMirror），这是一个单次前向传播的视频/多视角到3D重建模型，可在单GPU上数秒内输出点云、深度、法线、相机参数和3D高斯分布——具有灵活的几何先验以确保一致性：@TencentHunyuan。在视频生成方面，UltraGen和MoGA中出现了新的长序列注意力方法：@\\\\_akhaliq、MoGA。\\n\\n## 前沿模型与方法（DeepSeek v3.2、记忆层、token效率、生物医学）\", \"score\": 0.74385756, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 4, \"title\": \"PPIO上线DeepSeek-OCR模型原创 - 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为科研创业探寻前沿认知\\n\\nImage 1: Logo\\n\\nImage 2: 齐思 奇绩创坛｜齐思 为科研创业探寻前沿认知\\n\\n主页奇绩搜索\\n\\n登录\\n\\n注册\\n\\n齐思\\n==\\n\\n热门\\n\\n最新\\n\\n讨论\\n\\n新闻\\n\\n学术\\n\\n产品\\n\\n：我们发布了小规模推理模型MobileLLM-R1（0.14B，0.35B，0.95B），这些模型是从头开始训练的，只用了4.2T的预训练标记（相当于Qwen3的10%），而其推理性能与Qwen3-0.6B相当。感谢三位核心贡献者@zechunliu，@erniecyc和Changsheng Zhao的出色工作！我们的研究开辟了一种全新的可能性：不再需要从大型模型中提取信息，也许我们可以直接从头开始训练一个小型模型，只要使用适当的方法😀。 [...] ：使用Codex来现代化代码：'看着OpenAI Codex和最新的gpt-5-codex修复我9年前写的（糟糕的）Python代码，简直就像在看电影！ 这实际上是一个被放弃的项目，因为我写的代码太糟糕了，但我想试试gpt-5-codex，结果是得到了在2025年可以运行的新工作代码！'\\n\\n使用Codex来现代化代码：'看着OpenAI Codex和最新的gpt-5-codex修复我9年前写的（糟糕的）Python代码，简直就像在看电影！ 这实际上是一个被放弃的项目，因为我写的代码太糟糕了，但我想试试gpt-5-codex，结果是得到了在202......\\n\\n齐思用户\\n\\n分享了内容 5 小时前\\n\\n7\\n\\n0\\n\\n0\\n\\n0\", \"score\": 0.092139184, \"published_date\": \"\"}], \"total_results\": 8}",
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