在线教程 | 视觉Agent来了!DeepSeek-V4新模型跑分暴涨,ApexBench冲到36.5

DeepSeek-V4视觉Agent实战:ApexBench 36.5背后的能力与接入指南 视觉Agent正在重新定义大模型与真实世界交互的方式,它不再局限于“看图说话”,而是能够基于屏幕画面自主规划并执行多步操作。与普通多模态模型相比,视觉Agent的核心差异在于从感知到决策的闭环能力——识别界面元素、理解状态变化、输出可执行动作,并持续观察反馈。ApexBench作为专为这类任务设计的新基准,将评测焦点从单步识别准确率转向任务完成率与多步推理稳定性,DeepSeek-V4在该基准上取得36.5分,标志着视觉感知与决策能力的初步跨越。技术层面,高分辨率视觉编码、长上下文状态追踪以及动作空间扩展是 阅读详情

DeepSeek-V4 系列正式迈向多模态——首个实验性视觉模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 正式发布!

作为 DeepSeek-V4-Flash 架构的多模态扩展版本,DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 通过引入视觉模块并进行持续训练,在保留原有文本智能体能力的基础上,进一步解锁视觉理解能力。模型能够结合图像、图表等视觉信息执行复杂任务,重点强化多模态 Agent 的环境感知与任务处理能力。

性能表现方面,模型实现了文本与多模态 Agent 能力之间的进一步平衡:在保持文本智能体任务性能基本稳定的同时,ApexBench (Pass@1) 从 26.2 提升至 36.5,Agents' Last Exam 达到 27.3,并在 Chartography 和 ZeroBench 等多模态评测中分别取得 64.3 和 35.0 的成绩。在 DeepSWE、NL2Repo、Toolathlon-Verified 等文本智能体测试中,新模型同样展现出具有竞争力的表现。

从文本理解到视觉感知,DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 为 DeepSeek-V4 系列打开了多模态 Agent 的新方向。随着视觉理解、推理与工具调用能力进一步融合,智能体有望在复杂任务执行、图表分析、界面操作等真实应用场景中展现更强的自主能力。

目前,HyperAI 教程板块已上线「DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 多模态推理与 Open WebUI 部署」 ,支持一键完成模型部署,快速体验其视觉理解、多模态 Agent 与复杂任务执行能力~

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DeepSeek-V4视觉Agent实测:从ApexBench 36.5到本地Demo复现 多模态大模型正从“看图说话”走向“看图行动”,视觉Agent成为连接感知与执行的关键技术。其核心原理在于将图像编码与语言推理深度融合,并引入空间定位与动作序列生成机制,让模型不仅能识别界面元素,还能规划并执行点击、输入等操作。DeepSeek-V4在ApexBench上取得36.5分,大幅领先同类模型,印证了端到端联合优化的技术价值。此类能力在GUI自动化、信息爬取、无障碍辅助等场景有广阔应用空间。本文基于实际测试,详细拆解V4的视觉Agent能力,并给出本地复现的最小Demo与参数调优、踩坑经验,帮助开发 阅读详情

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