deepseek最新模型包括轻量高效的deepseek-v3.2-exp-base和专注多模态文档理解的deepseek-ocr2，均开源且支持商用；v3.2压缩体积30%仍提升推理能力，ocr2融合因果推理与双注意力机制实现结构化理解。
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DeepSeek最新模型目前以DeepSeek-V3.2-Exp-Base和DeepSeek-OCR2为代表，兼顾通用能力与垂直场景突破。V3.2主打效率与轻量化，适合本地部署；OCR2则专注多模态文档理解，在因果推理和双注意力机制上有实质性升级。两者均开源、MIT协议，可商用。
DeepSeek-V3.2：轻量高效，开箱即用
这款模型基于Transformer架构优化，体积比前代压缩约30%，但逻辑推理和长文本生成能力未降反升。它支持FP16/BF16精度加载，对消费级显卡更友好。
- 安装只需 Python 3.8+ 和 transformers 库：
pip install transformers - 加载方式简洁：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-v3.2-exp-base") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-v3.2-exp-base") - 默认支持 32K 上下文，无需额外配置即可处理中长篇技术文档或代码文件
DeepSeek-OCR2：不只是识别，更是理解
它不是传统OCR的升级版，而是融合“因果流视觉推理”和“语义+图像双注意力”的统一框架。能识别表格、公式、手写批注，并推断文档结构意图（比如“此处应填写审批意见”）。
- 需额外安装 vision 相关依赖：
pip install transformers timm Pillow - 输入支持图片路径或 base64 编码，输出含结构化 JSON（含字段位置、类型、置信度）
- 典型用法示例：上传一份PDF扫描件 → 自动提取合同关键条款 + 标出风险段落 + 生成摘要
本地快速上手三步走（Ollama 方式）
如果你希望零配置跑起来，Ollama 仍是当前最顺滑的入口：
- 确认 Ollama 已启动（
ollama -v可查版本，建议 0.5.7+） - 拉取模型：
ollama run deepseek-v3.2:latest（社区已封装好适配镜像） - 搭配 Chatbox 或 Open WebUI 使用图形界面，设置模型地址为
http://localhost:11434
注意事项与常见问题
部分用户反馈首次运行较慢，主因是模型首次加载时需解压量化权重。后续会明显加快。若遇 CUDA 内存不足，可在加载时加参数 device_map="auto" 或强制 load_in_4bit=True 启用QLoRA加载。
- Windows 用户注意关闭 Windows Defender 实时防护，避免误杀模型文件
- Mac M系列芯片可用
device="mps"加速，但需 PyTorch 2.3+ - 国产显卡（如昇腾）暂未官方适配，建议优先选用 NVIDIA RTX 3060 及以上
