AI 文件理解技術比一比：GPT-5 與 DeepSeek-OCR

Posted By MakerPRO編輯部 on 10 月 27, 2025 in AI關鍵技術, Multimodal, 技術導讀 | 0 comments

「真正的文件理解，不只是把圖片轉成文字，而是讓模型能『看懂』文件背後的語意與邏輯。」

隨著生成式人工智慧快速滲透至各行各業，文件理解（Document Understanding）這一領域正迎來一場變革。從最早的光學文字辨識（Optical Character Recognition；OCR），到如今能同時理解文字、圖像甚至排版結構的多模態模型，AI 正讓文件的「可讀性」從人類專屬，轉向機器共通。

本文將針對兩個代表性模型做個比較，它們分別是OpenAI 的 GPT-5，以及來自中國團隊的 DeepSeek-OCR。前者以跨模態理解的深度與語意推理著稱，後者則以極致的文件精讀能力與高效率 OCR 表現贏得開發者青睞，兩者正代表了 AI 文件理解的兩條主流技術路線。

GPT-5：跨越語言與視覺的邊界

GPT-5 的誕生，意味著 OpenAI 在多模態人工智慧上的新里程碑。相較於 GPT-4，這一代模型的最大特點在於整合性的多模態結構。當使用者上傳一份含有表格、圖表與手寫註解的文件時，GPT-5 不僅能辨識內容，更能「理解」文件意圖，例如自動解析報告邏輯、歸納重點段落，甚至生成結論摘要。

與過去僅靠 OCR 提取文字的模型不同，GPT-5 的強項在於「語境推理」。當一份財報圖表中出現營收趨勢線，模型能根據旁邊的文字註解與時間軸推斷其含義，並延伸出語義層次的總結。這種能力讓 GPT-5 在商業報告分析、合約審閱、自動知識萃取等應用中展現驚人表現。

透過GPT-5詢問表單內容，得出正確解答（Source）

技術層面上，GPT-5 透過大規模的「視覺-文字對齊訓練」（Vision-Language Alignment），讓模型能將圖像特徵投影至語言空間，達到類似人類閱讀文件的理解方式。研究人員甚至觀察到，模型在多次反覆閱讀同一份文件時，會逐步形成「邏輯地圖」（logical map），自動捕捉段落關聯與重點詞彙，這讓它在處理長篇文件或跨頁內容時表現特別穩定。

DeepSeek-OCR：極致的文件精讀專家

與 GPT-5 的「通才」路線不同，DeepSeek-OCR 走的是極致專精的道路。這款模型原先只是高效文字辨識器，如今已演進成一套完整的文件理解系統。它不只辨識文字，更能重建文件的排版結構、表格欄位、圖片關聯與上下文意義。

DeepSeek-OCR 特別針對中文場景進行優化，能處理複雜的手寫字、票據、掃描文件與混合語言文本。這使得它在金融、政府與教育領域迅速普及。例如，企業可用它自動擷取發票與報表欄位，法院可自動整理判決書與證據資料，出版社則能利用它將歷史文獻轉化為可搜尋的數位文本，也可將印刷內容自動生成數位版本（如下圖）：

source

在架構設計上，DeepSeek 採用「結構化 OCR + 語義建模」的混合策略。前端的 OCR 模組負責高速、準確的文字定位與轉換，後端的語義層模型則利用 Transformer 架構解析段落關係、摘要與標題層級。這種「先還原，再理解」的流程，使 DeepSeek-OCR 在真實文件處理中表現穩健，尤其對於多欄位排版或複雜表格結構的文檔，其準確度明顯高於傳統 OCR 系統。

DeepSeek-OCR技術架構（source）

有趣的是，DeepSeek 團隊並未追求與 GPT 系列相同的語言生成能力，而是更注重「可控性」與「可驗證性」。換言之，使用者可以在文件理解的每個階段檢視模型結果、手動修正或指定輸出格式。這讓 DeepSeek-OCR 更適合需要合規與精準度的應用場景，例如政府文件數位化或金融監理報告。

文件理解的哲學：通才對專家的較量

若以人類學習作比，GPT-5 像是博學的語言學家，而 DeepSeek-OCR 則像是專注於古籍校勘的學者。前者強調語境推理與語言生成，後者講究精確還原與結構重建。

這樣的分野，也映照出 AI 多模態發展的兩條技術哲學：語意導向（Semantic-first） 與 結構導向（Structure-first）。OpenAI 的 GPT-5 代表前者，它讓模型先理解語義、後再構建視覺資訊；DeepSeek 則走相反方向，先捕捉文件結構，再延伸語意解讀。兩者在最終輸出結果上可能相似——都能回答「這份文件在說什麼」——但背後的思維路徑卻截然不同。

這種差異，在實務應用上產生了明顯的效果分工。當使用者需要分析一份多語言報告、理解文字之間的隱含關聯時，GPT-5 的語意模型優勢無可取代；但若任務要求格式精準、欄位嚴格，例如OCR轉換發票、表格對齊等場景，DeepSeek-OCR 的穩定性與精度則更勝一籌。

從技術到應用：誰能定義下一代文件智慧？

目前，兩者的應用場景正在逐步交集。OpenAI 近期在 ChatGPT 的「文件上傳」功能中引入更強的表格與圖像解析能力，能直接理解 PDF 中的報表、圖片與註解。DeepSeek 則透過 API 與開源生態，讓開發者能在輕量化環境下整合文件理解模組。這意味著，文件 AI 的未來可能不是「一統天下」，而是「各擅勝場」。

更值得注意的是，兩者的發展方向正逐步靠近。OpenAI 開始強化 GPT-5 的結構辨識精度，而 DeepSeek 正積極引入生成式語言模型（LLM）模組，嘗試跨出 OCR 的框架，進入語義推理的領域。未來的文件理解，或許將結合二者的優勢：既能看懂格式，又能理解意圖。