描述
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 是 DeepSeek-V4 系列中的一个创新实验性多模态模型。它通过引入视觉模块增强了现有的 DeepSeek-V4-Flash 架构,显著提高了其视觉理解能力。该模型经过广泛训练,以确保在多模态代理能力方面提供显著改进,同时在文本仅代理任务上保持可比性能。
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该模型已与其他多个模型进行了基准测试,展示了其在各种任务中的优越性能。例如,在 Terminal Bench 2.1 中,它得分 83.9,超过了 DeepSeek-V4-Flash-0731。在 NL2Repo 基准测试中,它的得分为 57.7,再次超越了其前身。这些基准测试突显了该模型在处理复杂多模态任务方面的增强能力。
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 旨在易于访问和使用。该代码库包括分词器、提示编码参考和最小的 PyTorch 推理实现。此设置使用户能够高效利用模型的视觉编码器、对齐器、DFlash 注意力、MoE、超连接和 DSpark 前向路径。
该模型支持 OpenAI 风格的 JSON 内容块和紧凑的 TXT 表示法进行提示编码,确保使用的灵活性。此外,它可以与 vLLM 和 SGLang 一起运行,为用户提供基于硬件配置的多种部署选项。
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 在 MIT 许可证下获得许可,是一个旨在通过开放科学推动和民主化人工智能的开源倡议的一部分。
- 类别AI 模型与大语言模型
- 定价模式开源
- 部署云端
- 平台网页版
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp亮点
多模态能力
视觉理解
增强的文本代理性能
开源
PyTorch 推理支持
基准性能
提示编码灵活性
MIT 许可证
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp入门
访问模型页面:访问 Hugging Face 代码库
认证:确保您可以访问必要的资源
配置:根据提供的说明设置模型
发送提示:利用模型的能力完成您的任务
微调:根据需要调整模型参数
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp的使用案例
- 视觉理解
- 多模态任务
- AI 研究
- 基准测试
- 模型部署





