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This repository provides **GGUF model files** required for running the **DeepSeek-OCR-2 / MTMD** support introduced in the following llama.cpp pull request: These models are **only compatible with the PR branch** and will not run on upstream llama.cpp `main`.

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Unlimited-OCR is DeepSeek-OCR v1's DeepEncoder + a DeepSeek-V2 MoE decoder, with the decoder attention replaced by R-SWA (Reference Sliding Window Attention). llama.cpp support comes in two PRs (the same GGUF files work for both): The max_tiles fix #25614 is merged too. The mmproj files were re-uploaded on 2026-07-13 and carry `preproc_max_tiles = 32`, matching the reference implementation. Unlimited-OCR shares DeepSeek-OCR v1's projector type, so a build without #25614 ignores the key and falls back to v1's cap of 9 - tall or dense pages are then split into a coarser tile grid than the reference. Older mmproj files keep working either way. The DRY flags are a weak loop guard mirroring the reference implementation's `no_repeat_ngram_size=35` / `ngram_window=128`. Keep the allowed length high: aggressive DRY settings garble the model's HTML table output.

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COST EXPLORER

好模型,也要算好成本。

费用分析

调整月度 Token 用量,直观比较不同模型的预估 API 开支。

1 M = 100 万 Token · 美元计价
仅比较同一渠道的基础文本 Token 报价

使用已采集且单位可比的 USD / 百万 Token 渠道报价。报价为采集时快照;不计缓存优惠、阶梯价、推理额外输出与税费,请以来源的当前报价为准。

MODEL HANDBOOK

读懂模型,再做选择

选型与常见问题
API 价格应该怎么比较?+

先区分输入、输出和缓存价格,再使用同一任务和用量估算总费用。图像、音频和视频可能按张、时长或分辨率计费,不能直接与 Token 单价比较。

开放权重,就代表可以免费商用吗?+

不一定。必须逐一核对具体模型版本的许可证、商用限制及使用政策。自己部署还需要考虑显存、推理资源和运维费用。

排行榜第一,就是最适合我的模型吗?+

榜单取决于测试任务、版本与评测方法。建议用实际业务样本比较准确性、时延、稳定性和成本,再选择模型。

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