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【导读】DeepSeek-OCR的视觉文本压缩（VTC）技术通过将文本编码为视觉Token，实现高达10倍的压缩率，大幅降低大模型处理长文本的成本。但是，视觉语言模型能否理解压缩后的高密度信息？中科院自动化所等推出VTCBench基准测试，评估模型在视觉空间中的认知极限，包括信息检索、关联推理和长期记忆三大任务。

近期，DeepSeek-OCR凭借其创新的「视觉文本压缩」（Vision-Text Compression, VTC）范式引发了技术圈的高度关注，以极少的视觉Token实现高效的文本信息编码，为长文本处理开辟了新路径。

这一突破性进展让大模型处理超长文档的成本大幅降低，但也抛出了一个核心问题：当长文本被高度压缩为2D图像后，视觉语言模型（VLM）真的能理解其中的内容吗？

为了解答这一疑问，来自中科院自动化所、中国科学院香港创新研究院等机构的研究团队推出了首个专门针对视觉-文本压缩范式的基准测试——VTCBench。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2512.15649

VTCBench链接: https://github.com/Moenupa/VTCBench

VLMEvalKit链接：https://github.com/bjzhb666/VLMEvalKit

Huggingface链接: https://huggingface.co/datasets/MLLM-CL/VTCBench

图 1：视觉-文本压缩 (VTC) 流程演示及VTCBench

与传统大模型直接读取成千上万的纯文本Token不同，VTC范式（如DeepSeek-OCR）先将长文档渲染 （Rendering）为高密度的2D图像，再由视觉编码器转化为少量的视觉Token。

该技术可实现2倍至10倍的Token压缩率，显著降低了长文本处理时的计算与显存开销。

VTCBench现已在GitHub和Huggingface全面开源，其衍生版本VTCBench-Wild是一个统一的、全方位评估模型在复杂现实场景下视觉文本压缩的鲁棒性，现已集成到VLMevalkit。

核心使命

衡量「看得见」之后的「看得懂」

目前的VLM也许能出色地完成OCR识别，但在处理 VTC 压缩后的高密度信息时，其长文本理解能力仍存疑。

VTCBench通过三大任务，系统性地评估模型在视觉空间中的认知极限：

1. VTC-Retrieval (信息检索)：在视觉「大海」中寻找特定事实的「针」（Needle-in-a-Haystack），测试模型对空间分布信息的捕捉能力。

2. VTC-Reasoning (关联推理)：挑战模型在几乎没有文本重叠的情况下，通过关联推理寻找事实，超越单纯的词汇检索。

3. VTC-Memory (长期记忆)：模拟超长对话，评估模型在视觉压缩框架下，抵御时间与结构性信息衰减的能力。

此外，团队同步推出了VTCBench-Wild，引入 99 种不同的渲染配置（涵盖多种字体、字号、行高及背景），全方位检测模型在复杂现实场景下的鲁棒性。

揭秘视觉压缩背后的认知瓶颈

图 2：VTCBench针对模型在长图像中检索信息的热力图。横轴代表上下文长度，纵轴代表关键事实（Needle）在文档中的深度。展现了模型表现的「迷失」与突破。

测试结果呈现出显著的「U 型曲线」：与文本模型类似，视觉语言模型（VLM）能够精准捕捉开头和结尾的信息，但对于中间部分的事实，理解能力会随着文档变长而剧烈衰退。这证明了即使在视觉空间，模型依然存在严重的「空间注意力偏见」，是未来 VTC 架构优化的关键方向。

行业洞察

视觉压缩是长文本的终局吗？

通过对GPT、Gemini、Claude、QwenVL、InternVL、Gemma、KimiVL、Seed1.5等10余种尖端模型的深度评测，可以发现：

虽然VTC极大提升了效率，但现有VLM在复杂推理和记忆任务上的表现仍普遍弱于纯文本LLM；

消融实验证明，信息密度是决定模型性能的关键因素，直接影响视觉编码器的识别精度；

Gemini-3-Pro在VTCBench-Wild上表现惊艳，其视觉理解能力已几乎追平其纯文本基准，证明了VTC是实现大规模长文本处理的极其可行的路径！

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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