Deskripsi
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp adalah model multimodal eksperimental yang inovatif dalam keluarga DeepSeek-V4. Model ini meningkatkan arsitektur DeepSeek-V4-Flash yang ada dengan menggabungkan modul visual, yang secara signifikan meningkatkan kemampuan pemahaman visualnya. Model ini telah menjalani pelatihan yang ekstensif untuk memastikan bahwa ia memberikan peningkatan substansial dalam kemampuan agen multimodal, sambil mempertahankan kinerja yang sebanding pada tugas agen hanya teks.
Baca Selengkapnya
Model ini telah diuji terhadap beberapa model lain, menunjukkan kinerja superiornya dalam berbagai tugas. Misalnya, dalam Terminal Bench 2.1, model ini mencetak 83.9, melampaui DeepSeek-V4-Flash-0731. Dalam benchmark NL2Repo, model ini mencapai skor 57.7, sekali lagi mengungguli pendahulunya. Benchmark ini menyoroti kemampuan model yang ditingkatkan dalam menangani tugas multimodal yang kompleks.
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp dirancang agar mudah diakses dan digunakan. Repositori ini mencakup tokenizer, referensi pengkodean prompt, dan implementasi inferensi PyTorch minimal. Pengaturan ini memungkinkan pengguna untuk memanfaatkan encoder visual model, aligner, perhatian DFlash, MoE, Hyper-Connections, dan jalur maju DSpark dengan efisien.
Model ini mendukung blok konten JSON gaya OpenAI dan notasi TXT kompak untuk pengkodean prompt, memastikan fleksibilitas dalam penggunaan. Selain itu, model ini dapat dijalankan dengan vLLM dan SGLang, memberikan pengguna berbagai opsi untuk penerapan berdasarkan konfigurasi perangkat keras mereka.
Dilisensikan di bawah MIT License, DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp adalah bagian dari inisiatif sumber terbuka yang bertujuan untuk memajukan dan mendemokratisasi kecerdasan buatan melalui ilmu terbuka.
- KategoriModel AI & LLM
- Model HargaOpen source
- PenerapanCloud
- PlatformWeb
Sorotan DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp
Kemampuan multimodal
Pemahaman visual
Kinerja agen teks yang ditingkatkan
Sumber terbuka
Dukungan inferensi PyTorch
Kinerja benchmark
Fleksibilitas pengkodean prompt
MIT License
Memulai dengan DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp
Akses halaman model: Kunjungi repositori Hugging Face
Autentikasi: Pastikan Anda memiliki akses ke sumber daya yang diperlukan
Konfigurasi: Siapkan model menggunakan instruksi yang diberikan
Kirim prompt: Manfaatkan kemampuan model untuk tugas Anda
Fine-tune: Sesuaikan parameter model sesuai kebutuhan
Kasus Penggunaan DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp
- Pemahaman Visual
- Tugas Multimodal
- Riset AI
- Pengujian Benchmark
- Penerapan Model
