Описание
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp — это инновационная экспериментальная мультимодальная модель из семейства DeepSeek-V4. Она улучшает существующую архитектуру DeepSeek-V4-Flash, включая визуальные модули, которые значительно повышают ее способности к визуальному восприятию. Эта модель прошла обширное обучение, чтобы обеспечить значительные улучшения в возможностях мультимодального агента, сохраняя при этом сопоставимую производительность в задачах только для текстов.
Читать далее
Модель была протестирована по сравнению с несколькими другими моделями, демонстрируя свое превосходство в различных задачах. Например, в Terminal Bench 2.1 она набрала 83.9, превзойдя DeepSeek-V4-Flash-0731. В бенчмарке NL2Repo она достигла 57.7, снова обойдя своего предшественника. Эти бенчмарки подчеркивают улучшенные возможности модели в обработке сложных мультимодальных задач.
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp разработан для удобства и простоты использования. Репозиторий включает токенизатор, справочник по кодированию подсказок и минимальную реализацию вывода на PyTorch. Эта настройка позволяет пользователям эффективно использовать визуальный кодировщик модели, выравниватель, внимание DFlash, MoE, гиперсвязи и прямой путь DSpark.
Модель поддерживает как блоки контента JSON в стиле OpenAI, так и компактную нотацию TXT для кодирования подсказок, обеспечивая гибкость в использовании. Кроме того, ее можно запускать с vLLM и SGLang, предоставляя пользователям различные варианты развертывания в зависимости от их аппаратной конфигурации.
Лицензированная под MIT License, DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp является частью инициативы с открытым исходным кодом, направленной на развитие и демократизацию искусственного интеллекта через открытую науку.
- КатегорияИИ-модели и LLM
- Модель ценообразованияОткрытый код
- РазвёртываниеОблако
- ПлатформыВеб
Главное о DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp
Мультимодальные возможности
Визуальное восприятие
Улучшенная производительность текстового агента
С открытым исходным кодом
Поддержка вывода на PyTorch
Производительность по бенчмаркам
Гибкость кодирования подсказок
Лицензия MIT
Начало работы с DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp
Доступ к странице модели: посетите репозиторий Hugging Face
Аутентификация: убедитесь, что у вас есть доступ к необходимым ресурсам
Настройка: настройте модель, следуя предоставленным инструкциям
Отправка подсказок: используйте возможности модели для ваших задач
Тонкая настройка: при необходимости отрегулируйте параметры модели
Варианты использования DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp
- Визуальное восприятие
- Мультимодальные задачи
- Исследования в области ИИ
- Тестирование по бенчмаркам
- Развертывание моделей





