DeepSeek-OCR-2是专为文档结构理解设计的本地工具，支持PDF（自动转图像）、JPG/PNG/WEBP扫描件、导出后的Word/Excel/PPT及打印为PDF的网页；不支持加密PDF、JS渲染网页或ZIP批量上传。
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DeepSeek 本身不直接处理文件格式转换（比如 PDF → Markdown），它是个大语言模型，只处理文本输入。真正能“把各种格式文本统一转为 Markdown”的，是 DeepSeek-OCR-2 这个本地工具——它专为文档结构理解而生，不是普通 OCR。
DeepSeek-OCR-2 能处理哪些输入格式？
它实际接收的是图像类输入，但支持常见办公场景的“软转换”路径：
- PDF：自动转为单页图像序列（无需你手动导出）
- 扫描件 / 手机拍照：JPG、PNG、WEBP 直接拖入即可
- Word、Excel、PPT：需先导出为 PDF 或截图（
DeepSeek-OCR-2不读取 .docx 二进制结构） - 网页内容：建议先用浏览器“打印为 PDF”，再上传
注意：DeepSeek-OCR-2 不解析加密 PDF、不处理带复杂 JavaScript 渲染的动态网页、不支持多图 ZIP 批量上传（需逐个或预打包为单 PDF）。
为什么不能直接喂纯文本给 DeepSeek 模型？
如果你已经复制出一段乱序文字（比如从 PDF 复制粘贴来的“标题正文表格混排”），再丢给 DeepSeek 模型要求“转成 Markdown”，大概率失败。原因很实在：
- 模型看不到原始视觉结构（哪行居中、哪段缩进、表格线在哪）
- 丢失行列关系后，
|列1|列2|表格语法无法重建 - 标题层级靠字体/大小/位置判断，纯文本只剩换行和空格，信号极弱
- 模型会“脑补”结构，结果常出现越级（
###出现在##前）、重复、错位
换句话说：DeepSeek 模型适合“整理已有 Markdown”，不适合“从零重建 Markdown 结构”。结构还原必须交给 DeepSeek-OCR-2。
真正靠谱的一键流程（5 分钟内）
别绕弯子，按这个顺序做：
- 下载官方镜像（
deepseek-ocr2-desktop-v2.3.0-amd64.AppImage或 Windows.exe） - 双击启动，界面里直接拖入 PDF 或图片（支持多选）
- 点击「开始识别」——它自动完成：图像预处理 → 区域分割 → 标题/表格/公式识别 → Markdown 生成
- 预览窗口里检查
#层级、表格对齐、代码块是否被```python包裹 - 点「导出 Markdown」，得到一个可直接拖进 Obsidian / Typora 的
.md文件
关键细节：导出前务必关掉「保留页眉页脚」选项（默认开启），否则每页顶部会插入无关文字；表格若跨页，DeepSeek-OCR-2 会自动加 （续表） 标注，这个行为不可关闭，得手动删。
遇到识别偏差怎么办？
不是所有文档都一次完美。高频问题与对策：
- 标题被识别成正文：说明原 PDF 字体嵌入异常或扫描模糊，用 Adobe Acrobat “增强扫描”预处理后再传
- 表格列错位：不是模型问题，是原始图像中表格线断裂或背景噪点干扰，用画图工具简单描实边框再上传
-
数学公式乱码：确认是否启用「LaTeX 模式」（设置里开关），关闭后公式会转为图片占位符
 - 中英文混排缩进错乱：禁用「自动合并段落」选项（该功能对中文易误判）
最常被忽略的一点：DeepSeek-OCR-2 输出的是 .mmd（Multi-Markdown）超集，部分 Obsidian 插件不认 ~~~mermaid 这类扩展语法，需要手动删或替换为标准 ```mermaid。
