Analizar documentos antiguos, mediante fotografías o archivos digitalizados, son un reto pero una necesidad para preservar la historia. La compañía china DeepSeek, popular por su motor de IA que hace competencia a ChatGPT, lanzó DeepSeek-OCR, un sistema basado en inteligencia artificial que promete la compresión de contextos históricos largos, permitiendo la digitalización y el procesamiento eficientes de materiales de archivo sin requerir almacenamiento masivo o recursos computacionales.

DeepSeek lanza IA que procesa hasta 200,000 páginas para entrenar otros modelos

El OCR o Reconocimiento Óptico de Caracteres (por sus siglas en inglés) es una tecnología que convierte imágenes de texto (como documentos escaneados o fotos) en texto digital editable y con el que se puede buscar y copiar. Hacer esto, pero con miles o millones de datos, es posible gracias a la inteligencia artificial. DeepSeek buscó desarrollar un sistema más eficiente, en relación al uso de la modalidad de visión como medio de compresión y, al mismo tiempo, manteniendo una reducción de tokens entre 7 y 20 veces.

El sistema DeepSeek-OCR consta de dos componentes principales: DeepEncoder y DeepSeek3B-MoE-A570M como decodificador.  Los modelos de lenguaje de visión (VLM) de código abierto actuales emplean tres tipos principales de codificadores de visión, mientras que este nuevo modelo de IA de DeepSeek apunta, según la compañía, a reducir la cantidad de tokens consumidas, lo que disminuye la inversión para el procesamiento de documentos a gran escala.

De acuerdo con datos oficiales, el modelo DeepSeek-OCR tiene la capacidad de procesar más de 200,000 páginas diariamente en una sola GPU, lo que le da potencial para generar datos de entrenamiento de alta calidad para otros modelos de IA.

• Procesa 33 millones de páginas al día

En condiciones reales, Deepseek OCR puede procesar más de 200 000 páginas al día con una sola GPU Nvidia A100. Con 20 servidores, cada uno con ocho A100, el rendimiento aumenta hasta los 33 millones de páginas diarias.

DeepSeek vuelve a desafiar los límites de la inteligencia artificial con un avance técnico que podría redefinir la manera en que los modelos procesan información. Su nueva tecnología, denominada “vision-text compression”, convierte texto y documentos complejos en imágenes, reduciendo el consumo de recursos hasta 20 veces menos tokens sin sacrificar la comprensión del contenido.

El sistema se integra en el modelo DeepSeek-OCR (Optical Character Recognition), que aprovecha capacidades multimodales para transformar grandes volúmenes de texto en imágenes de alta resolución. Posteriormente, un decodificador especializado —el DeepSeek3B-MoE-A570M— interpreta esas imágenes, extrayendo los datos textuales con una eficiencia significativamente superior a la de los modelos tradicionales basados solo en texto.

Según los desarrolladores, el proceso alcanza una reducción de tokens de entre 7 y 20 veces, con una precisión de hasta 97% cuando la compresión es moderada. Sin embargo, al aumentar la compresión a los niveles más extremos, la exactitud baja al 60%, lo que sugiere un equilibrio clave entre ahorro computacional y fidelidad del contenido. Aun así, incluso una compresión de 2 a 3 veces podría representar un ahorro sustancial en los costos de operación de modelos de gran contexto.

Este enfoque aprovecha la fortaleza de la IA visual para manejar tablas, gráficos o datos estructurados, lo que lo hace especialmente útil en ámbitos científicos, financieros y médicos, donde la interpretación de información visual es crucial. Además, el modelo emplea una arquitectura basada en subredes y expertos especializados para procesar diferentes tipos de datos dentro de una misma tarea, mejorando su capacidad de análisis.

¿Para qué sirve el modelo de IA DeepSeek-OCR?

El DeepSeek-OCR incluye capacidades para analizar gráficos y tablas con alta precisión, fórmulas químicas y notación científica, figuras geométricas simples y diagramas, además de imágenes naturales con texto incrustado,  y documentos multilingües en varios idiomas. 

"DeepSeek-OCR demuestra que una sola imagen con el texto de un documento puede representar información valiosa utilizando sustancialmente menos tokens que el texto digital equivalente, lo que sugiere que la compresión óptica mediante tokens de visión puede lograr índices de compresión mucho más altos que la codificación de texto tradicional", aseguró la compañía china.

También hay una versión de código abierto, que permite a los investigadores y desarrolladores reproducir y validar los resultados de sus investigaciones, así como desarrollar la arquitectura DeepSeek-OCR para aplicaciones personalizadas o para casos de uso de producción.¿Qué es DeepSeek OCR?

DeepSeek OCR es una innovadora solución de código abierto para el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) que aprovecha los últimos avances en modelos de lenguaje y visión computacional. Desarrollado por DeepSeek AI, una compañía líder en inteligencia artificial fundada en 2023, este modelo representa un significativo avance en la extracción automatizada de texto a partir de imágenes y documentos.

Características principales

El sistema se distingue por integrar:

• Arquitectura basada en modelos de lenguaje de gran escala (LLM) para mejor comprensión contextual
• Compatibilidad con vLLM y Transformers para procesamiento eficiente
• Soporte para múltiples modos de operación y casos de uso
• Licencia MIT que permite uso comercial y modificaciones

Casos de uso prácticos

DeepSeek OCR está especialmente optimizado para:

• Digitalización de documentos empresariales
• Automatización de procesos administrativos
• Extracción de datos de facturas y recibos
• Procesamiento de documentos legales
• Análisis de textos en imágenes y diagramas

Integración y deployment

La implementación de DeepSeek OCR se caracteriza por su flexibilidad:

• Instalación sencilla mediante gestores de paquetes estándar
• Integración con flujos de trabajo basados en PyTorch
• Opciones de procesamiento por lotes y en tiempo real
• Documentación técnica detallada y ejemplos de código

Ventajas para startups y empresas

Las startups pueden beneficiarse especialmente de:

• Reducción significativa en costos de procesamiento documental
• Escalabilidad del sistema según necesidades
• Código abierto que permite personalización
• Comunidad activa de desarrolladores
• Actualizaciones regulares y mejoras continuas

Arquitectura y rendimiento

El modelo utiliza una arquitectura avanzada que incluye:

• Tecnología de Mixture-of-Experts (MoE) para procesamiento eficiente
• Capacidades de comprensión multimodal
• Optimización para recursos computacionales diversos
• Alta precisión en reconocimiento de caracteres

Conclusión

DeepSeek OCR representa una solución moderna y eficiente para la automatización del procesamiento de documentos, especialmente valiosa para startups que buscan optimizar sus operaciones. Su naturaleza de código abierto, junto con su robusta arquitectura técnica, lo posiciona como una herramienta fundamental para la transformación digital empresarial.

Fuentes:

github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR

deepseekaiapi.com/image-to-text-converter

https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-OCR