En un avance importante para la inteligencia artificial de documentos y el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), DeepSeek-AI ha anunciado el lanzamiento de OCR de DeepSeek, un modelo de visión-lenguaje (VLM) de 3 mil millones de parámetros, diseñado específicamente para el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) a gran escala y de alta precisión, y la conversión de documentos estructurados. Esta versión aborda uno de los principales obstáculos en los flujos de trabajo actuales de IA: cómo procesar documentos extensos y con gran cantidad de texto (como informes, libros o documentos legales) de forma eficiente y con alta fidelidad.
¿Qué es DeepSeek-OCR y por qué es importante?
DeepSeek-OCR no es solo otra herramienta de OCR, es una modelo de visión-lenguaje (VLM) Diseñado para solucionar los problemas más grandes del procesamiento tradicional de documentos: uso excesivo de tokens, inferencia lenta y manejo deficiente de diseños o contenido complejo (como tablas, fórmulas o estructuras químicas).
En esencia, utiliza la "compresión de contexto óptico": convierte documentos con mucho texto en tokens visuales compactos. A diferencia de los tokens de texto (que son discretos y consumen mucha memoria), los tokens visuales contienen más información por unidad, lo que permite obtener más resultados con menos recursos.
Para empresas, investigadores o desarrolladores, esto se traduce en:
Procesamiento más rápido de grandes lotes de documentos (por ejemplo, artículos académicos, informes financieros).
Menores costos de nube o GPU (menos tokens = menor potencia de procesamiento).
Reconocimiento preciso de diseños complejos (texto de varias columnas, texto e imágenes combinados) que rompen las herramientas básicas de OCR.
Descripción general de la actualización de Deepseek-OCR
Codificador profundoUn codificador de visión de alta resolución que combina la atención de ventana (basado en SAM) para la percepción local y la atención global densa (tipo CLIP) para el conocimiento visual agregado. Comprime la imagen en unos pocos tokens de visión mediante un compresor convolucional de dos capas (submuestreo de 16×).
Decodificador (DeepSeek3B-MoE-A570M)Un decodificador de lenguaje de Mezcla de Expertos (MoE) de 3 mil millones de parámetros, con aproximadamente 570 millones de parámetros activos por token. Este eficiente decodificador procesa los tokens de visión y genera el texto reconstruido y los datos estructurados.
Modos dinámicos:Para documentos complejos (diseño denso, gráficos, tablas), los modos “Gundam” y “Gundam-Master” combinan múltiples vistas locales en mosaico más una vista global para asignar tokens de manera óptima según la complejidad del documento.
¿Qué campos se verán afectados por la actualización de Deep Seek-OCR?
Este modelo desbloquea aplicaciones prácticas en muchos dominios:
Procesamiento de documentos empresariales a gran escala:Informes, contratos, manuales técnicos, libros, artículos científicos: el alto rendimiento y la compresión lo hacen rentable.
Conversión de documentos estructurados:Más allá del OCR de texto simple, el modelo puede analizar gráficos, fórmulas químicas, figuras geométricas, tablas y convertirlos en formatos estructurados (por ejemplo, tablas HTML, SMILES) para su uso posterior.
Flujos de trabajo de contexto largo para LLM/VLMAl comprimir miles de tokens de texto en unos pocos cientos de tokens de visión, el modelo permite que los documentos de formato largo se puedan incorporar a modelos de lenguaje grandes de manera más económica, lo que reduce el presupuesto de tokens y la sobrecarga de memoria.
Compatibilidad con formatos diversos y multilingües:Si bien la cobertura exacta del lenguaje no se revela en su totalidad, la arquitectura subyacente admite formatos de documentos enriquecidos y se entrenó con datos multimodales.
¿Qué significa la actualización de DeepSeek-OCR?
En la sección anterior, presentamos una descripción general de la última actualización de DeepSeek-OCR. En resumen, esta versión ofrece tres mejoras importantes: optimización de la eficiencia de los tokens, mejor comprensión de la estructura del documento y una experiencia más sencilla y optimizada tanto para desarrolladores como para usuarios habituales.
Esta actualización beneficia no solo a los ingenieros, sino también a aquellos que confían en DeepSeek como asistente de productividad diaria, ofreciendo mejoras notables en precisión y velocidad en varias dimensiones:
Reducción de errores en el reconocimiento de documentos largos
Al procesar informes o documentos de investigación extensos, los modelos tradicionales de OCR o de lenguaje de visión tienden a consumir grandes cantidades de cálculos y tokens, y a menudo “olvidan” contenido anterior durante el proceso.
DeepSeek-OCR introduce un mecanismo de compresión visual que condensa documentos extensos en menos tokens antes de realizar la comprensión semántica y la extracción de datos. Este enfoque ahorra recursos computacionales, permite una gestión del contexto más estable y reduce significativamente los errores de reconocimiento en documentos extensos.
Ahorro de tiempo en la organización de documentos complejos
En campos como el derecho, las finanzas, la investigación y el marketing, los documentos suelen contener diseños complejos: tablas, gráficos, fórmulas y estructuras de varias columnas. El OCR DeepSeek actualizado reconoce y reconstruye inteligentemente estos elementos mixtos, no solo texto sin formato, a la vez que conserva gran parte del formato original.
Esto hace que la digitalización y la reorganización estructural de los documentos sean más rápidas y precisas, ideal para archivar, compilar informes o leer documentos con inteligencia artificial.
Rompiendo barreras entre idiomas y dominios
El nuevo conjunto de datos de entrenamiento del modelo abarca más de 100 idiomas y más de 30 millones de páginas de documentos, tanto en idiomas principales como en aquellos con recursos limitados. También se ha entrenado para reconocer contenido especializado, como diagramas geométricos y fórmulas químicas.
Como resultado, las empresas globales ahora pueden extraer texto de contratos multilingües o estados financieros japoneses sin usar herramientas separadas, mientras que los educadores e investigadores pueden digitalizar materiales de matemáticas o ciencias, identificando con precisión las estructuras visuales sin tener que volver a dibujarlas manualmente.
Una nueva hipótesis: usar la resolución para simular un “mecanismo de olvido”
Una de las ideas más intrigantes del equipo de DeepSeek es el uso de la resolución como una forma de simular la memoria selectiva.
En términos simples, el sistema “recuerda” los documentos con diferentes niveles de claridad:
- Alta resolución para detalles críticos (como gráficos y fórmulas).
- Baja resolución para información menos esencial o diseño general.
Este diseño permite al sistema almacenar grandes historiales de documentos con mayor eficiencia y, al recuperar datos, decidir inteligentemente qué partes requieren una reconstrucción completa y cuáles pueden resumirse. En esencia, proporciona a la IA una memoria selectiva más similar a la humana, mejorando la gestión del conocimiento a largo plazo y la eficiencia de la recuperación.
Sin embargo, este enfoque también presenta desafíos. Reducir la resolución inevitablemente sacrifica información. Si los datos se comprimen demasiado, la restauración de detalles finos se vuelve difícil. Las versiones futuras deberán equilibrar la optimización de recursos con la retención de la precisión para aprovechar al máximo el potencial de esta idea.
Mirando hacia el futuro: un punto de inflexión para la IA documental
El lanzamiento de DeepSeek-OCR marca un hito importante en la evolución de la IA de Documentos. Impulsa el OCR desde la simple extracción de texto hasta la comprensión estructurada y el razonamiento inteligente de documentos.
Una vez lanzado oficialmente en 2025, tanto los usuarios cotidianos como los desarrolladores pueden esperar un reconocimiento más rápido, resultados estructurados más precisos y una experiencia de usuario más fluida.
Cabe destacar que el OCR no es la única vía para la comprensión de imágenes a texto. Los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) también pueden realizar la extracción visual de texto mediante la percepción multimodal.
En un artículo anterior, comparamos varios convertidores de imagen a texto (ver guía completa).
En iWeaver.ai, utilizamos tecnología de extracción estructurada basada en OCR, que ofrece alta precisión y optimización específica del dominio.
Si desea experimentar las capacidades de OCR de iWeaver, pruebe el Resumidor de imágenes con IA.
