LLM EU
Izvēlne
Modeļi

DeepSeek OCR 2

DeepSeek

Tikai katalogā Atvērtie svari

Pēdējo reizi pārskatīts:

Suverenitāte un mitināšana

Tikai katalogā

Šis modelis ir iekļauts katalogā uzziņai. Tas vēl nav mitināts LLM EU, un neviens pirmās puses galapunkts to šeit neapkalpo. Pieprasījumi uz to tiek nosūtīti tieši pakalpojumu sniedzējam, saskaņā ar šī pakalpojumu sniedzēja noteikumiem.

Kopsavilkums

DeepSeek OCR 2 ir DeepSeek atvērta svara redzes-valodu modelis ar 3.4B parametriem, publicēts ar Apache-2.0 licenci. Repozitorijs tika izveidots 2026. gada janvārī un ir atspoguļots Hugging Face. Tas pieņem tekstu un attēlus un atbild tekstā. Tas ir pamata kontrolpunkts bez instrukciju pielāgošanas. Publicētajā konfigurācijā nav norādīts konteksta logs, tāpēc šajā kartītē tas nav iekļauts. Kartīte ir tikai katalogam: LLM EU nedarbina šo modeli. Izdevējs norāda 1 valodu.

Specifikācijas

Pakalpojumu sniedzējs
DeepSeek (CN)
Konteksta logs
Nav verificēts: pakalpojumu sniedzējs nav dokumentējis šo apgalvojumu.
Parametri
3.4B
Modalitātes
text, vision
Licence
apache-2.0 · licence
Atvērtie svari
yes
Izdošanas datums
2026. g. 27. janv.
Uzdevumi
Redzēšana, Iegūšana (RAG)

Valodas

Spēcīga: —

Adekvāta: ocr

Spēcīga

    Adekvāta

    • ocr

    Nav verificēts: pakalpojumu sniedzējs nav dokumentējis šo apgalvojumu. — a language is listed as strong only where a source claims it; the card links the evidence where one exists.

    Kad to izmantot

    Stiprās puses

    • 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

    Ierobežojumi

    • 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