DeepSeek-V4首款多模态模型到底怎么样

了解DeepSeek,本地部署并使用DeepSeek 参数规模是衡量模型能力的重要指标之一,参数就像是模型的 “记忆细胞”,参数越多,模型能够学习和表示的知识就越丰富,理论上可以处理更复杂的任务,对各种语言现象和语义理解的能力也更强。在内容创作方面,7B 参数的模型可以根据用户提供的主题和要求,生成结构清晰、内容丰富的文章,无论是新闻报道、故事创作还是学术论文的撰写,都能提供有价值的参考。训练一个拥有大量参数的模型,如 7B 参数的模型,需要强大的计算设备,如高性能的 GPU 集群,并且可能需要花费数周甚至数月的时间来完成训练。目前开源的最小版本。 阅读详情

一、产品发布

  • DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 于 8 月 31 日在 Hugging Face 开放权重,开发者可直接下载自行部署,是 V4 系列首款实验性多模态模型。
  • 规模约3050 亿参数,基于 V4-Flash 架构,通过加入视觉模块并继续训练获得图片处理能力。
  • 官方仓库包含视觉编码器、Aligner 等组件的参考推理实现,覆盖 DFlash Attention、MoE、Hyper-Connections 和 DSpark 等。

二、核心能力

  • 不再只能依赖文字描述,可识别照片内容、读取截图文字、分析图表,并将图片作为 Agent 工作流的一部分。
  • 典型任务:制作 PPT、读取和修改网页、生成带动态效果的前端页面 —— 本质是 "先理解视觉内容,再结合代码、推理和工具调用完成操作"。

三、性能表现

多模态能力(对比 Claude Opus 4.8):

测试 V4-Flash-Vision-Exp Opus-4.8
ApexBench (Pass@1) 36.5 39.4
Chartography 64.3 65.0
Agents' Last Exam 27.3 25.7
ZeroBench (Pass@5)
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