En la era de modelos cada vez más grandes, procesar documentos de longitud de libro o informes extensos sigue siendo un cuello de botella para los modelos de lenguaje convencionales. Alimentar un documento de 100000 tokens a un transformador denso provoca latencia, agotamiento de memoria y costes de API prohibitivos. Surge DeepSeek-OCR 3B, un sistema de código abierto que aborda el problema tratando las páginas como imágenes y comprimiéndolas mediante visión antes de decodificarlas a texto. Este enfoque, que podemos llamar Compresión Óptica de Contexto, reduce el número de tokens entre 7 y 20 veces con pérdida mínima de precisión y permite procesar grandes volúmenes de documentos en hardware estándar.

Repensando el contexto documental: por qué usar visión como capa de compresión Como alternativa a representar cada palabra como token, DeepSeek-OCR renderiza la página y la convierte en una secuencia compacta de vision tokens que luego un decodificador reconstruye en texto y estructura. El codificador visual maneja tipografía, disposición y señales espaciales, condensando mucha información en muchos menos tokens. Así se evita fragmentar el contenido y se reduce dramáticamente el coste de cómputo y memoria.

Visión general de la arquitectura: de la imagen al texto estructurado El diseño en dos etapas separa visión y lenguaje. Un DeepEncoder de aproximadamente 380 millones de parámetros procesa imágenes de documento en secuencias compactas de vision tokens. Un decodificador Mixture-of-Experts de 3 mil millones de parámetros transforma esos tokens en texto estructurado. Al desacoplar visión y texto el sistema evita procesar decenas de miles de tokens de texto en una sola pasada.

Codificación visual: compresión agresiva sin perder orden El codificador visual combina técnicas como un módulo local de segmentación inspirado en SAM-base con atención por ventanas, un down-sampler convolucional 16× que colapsa tokens de parches en un conjunto mucho menor y un modelo global tipo CLIP-large para comprensión holística. El resultado es que una imagen de documento 1024×1024 puede mapearse a apenas ~256 vision tokens, manteniendo la memoria y el cómputo en rangos manejables.

Decodificador MoE: cómputo condicional para generación eficiente El decodificador usa Mixture-of-Experts con 64 expertos, de los cuales solo se activan 6 por token. Aunque la capacidad total es de 3B parámetros, cada paso de inferencia efectivamente usa cerca de 570M parámetros, equilibrando capacidad y coste. Esto permite alto rendimiento sin tener que cargar todos los parámetros en cada token, a diferencia de los LLM densos tradicionales.

Modos multi-resolución: detalle frente a velocidad DeepSeek-OCR ofrece modos Tiny, Small, Base, Large y Gundam que varían tamaño de imagen y presupuesto de tokens. El modo Tiny codifica rápidamente páginas 512×512 en ~64 tokens, mientras que Gundam puede manejar hasta 1280×1280 con ~400 tokens y combinar recortes y vista de página completa para conservar contexto en páginas complejas. Esto permite ajustar precisión y velocidad según la necesidad.

Estrategia de entrenamiento: enseñar a visión y texto a cooperar El entrenamiento es en dos etapas: primero preentrenamiento del encoder para que aprenda a producir secuencias que representen el contenido textual de la imagen; luego fine-tuning conjunto del encoder y decoder con pares imagen-documento y ejemplos de texto puro para mantener fluidez lingüística. Esta metodología asegura alineamiento entre visión y generación de lenguaje.

Corpus multimodal diverso para robustez El conjunto de datos incluye un corpus OCR 1.0 de 30 millones de páginas en más de 100 idiomas, un OCR 2.0 sintético con gráficos, fórmulas, tablas y diagramas, y un 20 por ciento de datos de visión general más un 10 por ciento de texto puro. Gracias a esa mezcla, el sistema no es solo un OCR, sino una plataforma de comprensión documental capaz de extraer tablas a CSV, convertir gráficos a datos estructurados o expresar fórmulas en LaTeX.

Escala y eficiencia de entrenamiento El entrenamiento se realizó en 160 GPUs A100 con paralelismo de pipeline, alcanzando tasas de entrenamiento multimodal y textual a gran escala. A pesar de ello, la huella de ejecución es moderada: los pesos del MoE de 3B ocupan alrededor de 6.7 GB, lo que permite inferencia muy capaz en GPUs de alto rendimiento sin necesidad de clústeres masivos.

Licencia open source y efecto en el ecosistema Un diferenciador clave es la liberación bajo licencia MIT con pesos y código públicos. Esto permite ejecutar el modelo on-premises, auditarlo, adaptarlo y afinarlo para tareas de dominio específico sin dependencia de proveedores comerciales. La apertura acelera la adopción y la innovación comunitaria.

Comparativa con servicios cloud OCR En tareas de referencia DeepSeek-OCR reporta cifras de precisión competitivas, por ejemplo ~97 por ciento de coincidencia exacta con compresión de tokens cercana a 10×. Frente a proveedores como Google Cloud Vision o Amazon Textract, las ventajas son privacidad y costes eliminados por recurrencia, mejor manejo de diagramas, tablas y fórmulas, y una personalización más profunda gracias a los pesos abiertos y salidas instructivas que facilitan generar JSON, Markdown o CSV según el flujo.

Impacto más amplio El enfoque de usar visión como capa de compresión puede mitigar el cuello de botella de documentos largos en LLMs, cambiar la forma de alimentar contexto a los modelos y democratizar capacidades de IA documental. El impulso a modelos multimodales open-weight hará que proveedores cerrados reconsideren precios, apertura y opciones de personalización.

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Conclusión DeepSeek-OCR 3B ejemplifica cómo la visión puede actuar como una capa de compresión que hace viable el procesamiento de documentos largos por modelos de lenguaje. Para las organizaciones que necesitan extracción masiva, privacidad, personalización y reducción de costes, este enfoque abre nuevas posibilidades. En Q2BSTUDIO podemos ayudarle a aprovechar estas tecnologías, creando soluciones escalables de OCR y comprensión documental que se adaptan a sus objetivos de negocio, integrando inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud y análisis con power bi para obtener valor real de sus datos.