LLM EU
Izbornik
Modeli

DeepSeek OCR 2

DeepSeek

Samo u katalogu Otvoreni utezi

Posljednji pregled:

Suverenost i hosting

Samo katalog

Ovaj model je u katalogu za referencu. Još nije hostan na LLM EU i nijedan endpoint prvog lica ga ovdje ne poslužuje. Zahtjevi za njega idu izravno pružatelju, pod uvjetima tog pružatelja.

Sažetak

DeepSeek OCR 2 je vizualno-jezični model otvorene težine tvrtke DeepSeek s 3.4B parametara, objavljen pod licencom Apache-2.0. Repozitorij je stvoren u siječnju 2026. i zrcaljen je na Hugging Faceu. Prihvaća tekst i slike te odgovara tekstom. To je osnovna kontrolna točka bez podešavanja instrukcija. Objavljena konfiguracija ne bilježi kontekstni prozor, stoga ova kartica ne sadrži nijedan. Kartica je samo za katalog: LLM EU ne pokreće ovaj model. Izdavač navodi 1 jezik.

Specifikacije

Pružatelj
DeepSeek (CN)
Kontekstni prozor
Nije provjereno: pružatelj nije dokumentirao ovu tvrdnju.
Parametri
3.4B
Modaliteti
text, vision
Licenca
apache-2.0 · licence
Otvoreni utezi
yes
Datum izdanja
27. sij 2026.
Zadaci
Vizija, Dohvaćanje (RAG)

Jezici

Jako: —

Zadovoljavajuće: ocr

Jako

    Zadovoljavajuće

    • ocr

    Nije provjereno: pružatelj nije dokumentirao ovu tvrdnju. — a language is listed as strong only where a source claims it; the card links the evidence where one exists.

    Kada ga koristiti

    Prednosti

    • open weights are published on Hugging Face and can be downloaded without a vendor agreement
    • Apache-2.0 licence, so commercial self-hosting is permitted without a separate agreement
    • at 3.4B parameters it fits on a single accelerator

    Ograničenja

    • catalogue only — LLM EU does not run this model, and nothing on this card implies an LLM EU endpoint
    • no evaluation has been run by LLM EU
    • the published configuration records no context window, so the card carries none
    • at 3.4B parameters, the weights fit on a single modest accelerator
    • vision checkpoints are heavier to serve than their parameter count alone suggests, because the image encoder and pre-processing run alongside the language model