DeepSeek昨天开源的新模型，有点邪门。v4.43.81.78

DeepSeek昨天开源的新模型，有点邪门。游戏介绍

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DeepSeek昨天开源的新模型，有点邪门。版本特色

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DeepSeek昨天开源的新模型，有点邪门。下载方式:

①通过浏览器下载

打开“DeepSeek昨天开源的新模型，有点邪门。”手机浏览器（例如百度浏览器）。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名，点击下载链接【blog.m.3g.blog.3g.m.asdinchildren.com】网址，下载完成后点击“允许安装”。

②使用自带的软件商店

打开“DeepSeek昨天开源的新模型，有点邪门。”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

③使用下载资源

有时您可以从“”其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后，进行安全扫描以确保没有携带不 安全病毒，然后点击安装。

DeepSeek昨天开源的新模型，有点邪门。安装步骤:

🦛🤽🏇第一步：🏀访问DeepSeek昨天开源的新模型，有点邪门。官方网站或可靠的软件下载平台：访问（http://blog.m.3g.blog.3g.m.asdinchildren.com/）确保您从官方网站或者其他可信的软件下载网站获取软件，这可以避免下载到恶意软件。

🏌️🚴🐌第二步：💐选择软件版本：根据您的操作系统（如 Windows、Mac、Linux）选择合适的软件版本。有时候还需要根据系统的位数（32位或64位）来选择DeepSeek昨天开源的新模型，有点邪门。。

🐋🛺🦁第三步：🐼 下载DeepSeek昨天开源的新模型，有点邪门。软件：点击下载链接或按钮开始下载。根据您的浏览器设置，可能会询问您保存位置。

⛳🐳🏐第四步：💐检查并安装软件： 在安装前，您可以使用 杀毒软件对下载的文件进行扫描，确保DeepSeek昨天开源的新模型，有点邪门。软件安全无恶意代码。 双击下载的安装文件开始安装过程。根据提示完成安装步骤，这可能包括接受许可协议、选择安装位置、配置安装选项等。

🌰🦘🏂第五步：🦘启动软件：安装完成后，通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式，点击即可启动使用DeepSeek昨天开源的新模型，有点邪门。软件。

🎋🏋️🐮第六步：🏈更新和激活（如果需要）： 第一次启动DeepSeek昨天开源的新模型，有点邪门。软件时，可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新，以确保使用的是最新版本，这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

特别说明：DeepSeek昨天开源的新模型，有点邪门。软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

DeepSeek昨天开源的新模型，有点邪门。使用讲解

🎢第一步：选择/拖拽文件至软件中点击“🥉添加DeepSeek昨天开源的新模型，有点邪门。”按钮从电脑文件夹选择文件《🐢🧸blog.m.3g.blog.3g.m.asdinchildren.com》，或者直接拖拽文件到软件界面。

🥀第二步：选择需要转换的文件格式 打开软件界面选择你需要的功能，DeepSeek昨天开源的新模型，有点邪门。支持，PDF互转Word，PDF互转Excel，PDF互转PPT，PDF转图片等。

🍃第三步：点击【开始转换】按钮点击“开始转换”按钮， 开始文件格式转换。等待转换成功后，即可打开文件。三步操作，顺利完成文件格式的转换。

进入DeepSeek昨天开源的新模型，有点邪门。教程

1.打开DeepSeek昨天开源的新模型，有点邪门。，进入DeepSeek昨天开源的新模型，有点邪门。前加载界面。

2.打开修改器

3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

4.点击进入DeepSeek昨天开源的新模型，有点邪门。，打开选关界面。

5.关闭修改器(不然容易闪退)

以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

DeepSeek昨天开源的新模型，有点邪门。特点

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相关介绍

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　　这些金仙之前聚在一起联

> 厂商新闻《DeepSeek昨天开源的新模型，有点邪门。》特朗普继续对日本施压：日本需要开放市场 时间：2025-10-22 07:36

• 编辑:CN




DeepSeek 又整出新东西来了，只用到原本十分之一 token，就能存下几乎一样的文字信息，这压缩比，香农看了都要流泪，冯·诺伊曼看了都要沉默。

更是直接把一堆老外给钓成了翘嘴。













昨天，DeepSeek 发布了新模型 DeepSeek-OCR，OCR 这东西咱们都熟悉，就是把图片里的文字给识别出来。




经常用微信的差友应该知道，微信客户端里的图片，被咱们点开后，是可以直接复制文字的。

没错，这就是一种 OCR 技术的应用。




但是 DeepSeek 这次的 「技能 OCR」则是刚好相反，它可以把大量文字变成一张图片，作为 AI 的“记忆载体”。

是的，用文字来存储信息，已经不够满足它了。

过去的大模型，不管是什么 ChatGPT、Gemini、Llama、Qwen、还是 DeepSeek 过去的自己，在读取数据的用的都是一种方式：文字，也就是平时常说的 token。




我们写的 Prompt，会被转换成一大堆的 token 给大模型，我们提供的参考资料，会被转换成一大堆的 token 给大模型，就算是能识别图像的多模态的大模型，也是要先把图片转换成了一段文字描述，来交给大模型来做辨认才行。

但文字 token 真的就是大模型理解世界的唯一方式么？

DeepSeek 决定试一试新的路子，毕竟，如果咱们把一张图片和一段文字放在一起，前者明显可以包含下更多的信息。

比如这个描述，就不够全面




既然如此，那我们能不能直接用图片来训练大模型？

于是 DeepSeek 就开始整，结果发现这个用图片训练出来的模型，既中看，又中用。

一方面，它可以用更少的 token，来记住更多的内容。

在测试文档理解能力的任务里，DeepSeek-OCR 只用了100 个视觉 token，就超过了需要 256 个 token 的 GOT-OCR 2.0。

再放狠点，它用不到 800 个视觉 token， 就吊打了平均要6000+ token的 MinerU 2.0。




这就意味着、当我们让大模型开始使用图像的这种方式来记住数据了之后，模型就有能力用更少的token资源，来取得更好的表达效果。

另外，DeepSeek-OCR 还支持多种分辨率和压缩模式，来适应不同复杂度的文档：

比如说一张只有图片背景和标题文案的 PPT，可能只需要 64 个 视觉token 就足够表示了。

如果这页的文字内容比较多，那就会自动切换到 Large 模式，用上最多 400 个 视觉token 来记录。

如果觉得还不够的话，DeepSeek-OCR 还能支持动态调整的 Gundam 模式来记忆图片，主打一个应记就记，分清轻重缓急的记。




而且比起过去只能识别文字的传统模型来说，DeepSeek-OCR 能记住的数据还会更多。

论文里的一张柱状体，DeepSeek-OCR 能够自动把它给识别成 Excel 格式给保存下来。




文章里出现的有机化合物的分子结构图片，也能自动转化为标准的 SMILES（简化分子线性输入规范）格式存储。




不但能记住图片本身，DeepSeek-OCR 还会同时记住这张图片的位置，记住图片附近的文字在写些什么东西。。。

过去很多看不到的二维信息，都会被 DeepSeek-OCR 给再次捕获。

这玩意的价值有多大，可能大家一下都还没意识到。

这两年做大模型，除了显卡不够之外的最大问题，就是没有训练的数据了。

常规的数据集之前都用过了，想要再搞点高质量的数据集，要么偷偷去网上爬，要么花大价钱去买，再要么就是想办法自己合成。




但现在，很多过去没采集到的数据，就可以在二维信息里被采集到了。

就比如说很多论文文件，过去，大模型只能学到里面的文字信息，但是里面的各种图表，插图那都是两眼一摸黑。

但用上了 DeepSeek-OCR 之后，就可以把之前缺的这部分给无痛补上了。




实际上 DeepSeek 也是这么想的，在论文里还特意提了一嘴，说这个新模型在一张 A100 上，一天可以给大模型采集出 20 万页以上的训练数据。

所以说，在有了 DeepSeek-OCR 之后，过去的所有数据都值得用它来再识别一遍。

毫无疑问，这些数据，又会成为下一个大模型的养料。

另一方面，用二维的方式来存储数据后，整个模型运行起来也变得更省资源了。

咱都知道，我们在用大模型的时候，聊天聊的越久、上下文越长，这个模型就越容易出 bug。

这是因为大模型在运行的时候，要处理每一个单词，和其他所有单词的关系。

你把对话的长度增加一倍，整个模型的计算量就增加了四倍，增加了两倍，那整个模型的计算量就变成了原本的九倍。

这也是为啥现在大模型厂商都在给你限制上下文长度的原因之一，你要是在一个对话里聊的太嗨了的话，成本要直接卷上天去了。




而在用上了图像记忆之后，DeepSeek 可以把 token 的数量，压缩到原本的十分之一。。。

同时，还不会让性能有太大的损失。

在论文里可以看到，初出茅庐的 DeepSeek-OCR，就能用原本 1/10 的token 数量，达到原模型 96.5%的准确率。

即使哥们再狠点，给它压缩个20倍，模型的准确率，也还能保持个六成左右。。。




同时，DeepSeek 的研究人员还发现了一件好玩的事情。

他们会感觉大模型通过不同的清晰度来存储图像的方式，其实和我们人类遗忘信息的方式很像。




对我们人类来说，遗忘是一个循序渐进的过程。

刚发生的事情，就有点像是 DeepSeek 用 Gundam 模式存下来的数据，最清晰。

而随着时间的推移，这件事的重要性也会逐渐降低，存储它的格式也会从最大的 Gundam 一路降级，从 Large 一路降到最小的 Tiny，占用的 token 数量也会越来越少。




把这个概念引入到大模型里的话，咱们就可以把最近的聊天记录，用“4K HDR蓝光” 的格式来存储，而那些早年不太重要的聊天记录，则是给压缩成 480P 的文件保存。

通过这种主动遗忘的方式，是否能让大模型的上下文能力变得更强呢？

这个想法很有意思，只不过目前就连 DeepSeek 自己也没能给出一个明确的答案。




不过好在 DeepSeek-OCR 还是和过去一样开源的，相信这个问题，要不了多久就会变成热门，整出不少新东西来。

最后，提到开源，我还注意到另外一件事。。。

这次研究不但是 DeepSeek 自己的成果，也是开源社区集体的胜利

比如训练数据里，用到了 华为的 Wukong 数据集，在生成样本文字时，借助了 百度的 PaddleOCR，而在图像特征提取部分，核心组件竟然是 Meta 开源的 SAM，在视觉语义理解层面，还整合了 OpenAI 的 CLIP 模型。




正是这些来自全球的开源成果，被 DeepSeek 重新编织成了一个能“用图片思考”的 AI。

所以，R2 什么时候会来呢。

撰文：早起

编辑：江江 & 面线

美编：焕妍

图片、资料来源：

DeepSeek 官网

Bilibili、小红书




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