DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp

DeepSeek V4 Flash Vision Exp è un modello sperimentale abilitato alla visione di DeepSeek. Si basa su DeepSeek V4 Flash 0731, aggiungendo la comprensione delle immagini e mantenendo le stesse capacità del modello base sul testo, incluso il comportamento agentico. Il provider lo ha rilasciato il 2026-08-21. Rientra nella categoria testo, dove lo classifica api14, anche se accetta immagini in input insieme al testo.

In input il modello accetta testo e immagini. In output restituisce solo testo, quindi non genera immagini. La finestra di contesto è di 1.048.576 token, e l'output massimo è di 262.144 token. Questa combinazione di un contesto molto ampio e di un ampio budget di output significa che puoi inviare documenti lunghi, grandi insiemi di immagini o cronologie di conversazione estese e lasciare comunque spazio per una risposta sostanziosa. Poiché il supporto alla visione è sperimentale, considera la gestione delle immagini come la parte più recente del modello e la gestione del testo come la parte ereditata dal modello base.

Gli usi pratici derivano da queste capacità. Puoi passare screenshot, diagrammi, pagine scansionate o fotografie insieme a un prompt testuale e ottenere una risposta testuale, il che si adatta all'estrazione di documenti, alla risposta a domande visive, alla lettura di grafici e tabelle, alla revisione di UI o screenshot, e alla didascalia o al riassunto del contenuto delle immagini. Il contesto lungo aiuta quando una singola richiesta combina molte immagini con un lungo brief scritto, o quando vuoi che il modello ragioni su un intero report invece che su un frammento. Anche il lavoro solo testuale come redazione, riassunto, classificazione e flussi agentici guidati da strumenti rientra nell'ambito, poiché il modello eguaglia il modello base sul testo.

Lo chiami tramite l'API compatibile con OpenAI di api14 usando l'id del modello "deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp". I parametri di richiesta supportati sono frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs e top_p. Questo insieme copre controlli di campionamento, penalità, seeding per la riproducibilità, sequenze di stop, limiti di token, report delle probabilità logaritmiche, output strutturati e chiamata a strumenti o funzioni con una scelta di selezione dello strumento. I parametri relativi al reasoning ti permettono di richiedere o regolare l'output di reasoning dove il modello lo supporta.

Due cose vale la pena valutare prima di impegnarti. Il modello è etichettato come sperimentale, e la capacità di visione è la parte nuova rispetto al modello base, quindi se il tuo carico di lavoro è puramente testuale potresti preferire il modello base senza visione da cui deriva. Se hai bisogno di output di immagini invece che di input di immagini, questo modello non sarà adatto, perché restituisce solo testo.