传统的OCR系统，即所谓的OCR-1.0，通常采用多阶段流水线结构，包括文本检测、图像裁剪与校正、文字识别等多个模块。本文作者提出了“通用OCR理论”（General OCR Theory），意图打破传统OCR范式的限制，朝着OCR-2.0迈进——构建一个统一、端到端、高性能且具交互性的OCR系统。这样可以在不丢失文本细节的情况下进行高效表征。：采用Qwen-0.5B，具备约500M参数和8K上下

DeepSeek-VL2 不仅提升了模型性能，也展现了多模态大模型在通用性、高效性和实用性方面的新高度。作为一款“可落地”的视觉语言模型，其在科研与产业之间搭建了坚实桥梁。