DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp

DeepSeek V4 Flash Vision Exp is een experimenteel vision-enabled model van DeepSeek. Het bouwt voort op DeepSeek V4 Flash 0731 en voegt beeldbegrip toe, terwijl het op tekstcapaciteiten, inclusief agentisch gedrag, gelijk blijft aan het basismodel. De provider heeft het uitgebracht op 2026-08-21. Het valt in de categorie tekst, waar api14 het plaatst, ook al accepteert het afbeeldingen als invoer naast tekst.

Als invoer neemt het model tekst en afbeeldingen. Als uitvoer retourneert het alleen tekst, dus het genereert geen afbeeldingen. Het contextvenster is 1.048.576 tokens, en de maximale uitvoer is 262.144 tokens. Die combinatie van een zeer grote context en een groot uitvoerbudget betekent dat je lange documenten, grote sets afbeeldingen of uitgebreide gespreksgeschiedenissen kunt sturen en toch ruimte overhoudt voor een substantieel antwoord. Omdat de vision-ondersteuning experimenteel is, moet je beeldverwerking behandelen als het nieuwere deel van het model en tekstverwerking als het deel dat is overgenomen van het basismodel.

De praktische toepassingen volgen uit die capaciteiten. Je kunt screenshots, diagrammen, gescande pagina's of foto's samen met een tekstprompt aanleveren en een tekstantwoord krijgen, wat geschikt is voor documentextractie, visuele vraagbeantwoording, het lezen van grafieken en tabellen, UI- of screenshotbeoordeling, en het voorzien van bijschriften of samenvatten van beeldinhoud. De lange context helpt wanneer één verzoek veel afbeeldingen combineert met een lange geschreven opdracht, of wanneer je wilt dat het model over een heel rapport redeneert in plaats van een fragment. Tekstwerk zoals opstellen, samenvatten, classificeren en tool-gestuurde agentflows valt ook binnen het bereik, omdat het model op tekst gelijk is aan het basismodel.

Je roept het aan via de OpenAI-compatibele API van api14 met het model-id "deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp". De ondersteunde aanvraagparameters zijn 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 en top_p. Die set dekt sampling-besturing, penalties, seeding voor reproduceerbaarheid, stopsequenties, tokenlimieten, rapportage van logwaarschijnlijkheden, gestructureerde uitvoer, en tool- of functieaanroepen met een keuze voor toolselectie. Redeneergerelateerde parameters laten je redeneeruitvoer opvragen of afstemmen waar het model dat ondersteunt.

Twee dingen zijn het overwegen waard voordat je je vastlegt. Het model is gelabeld als experimenteel, en de vision-capaciteit is het deel dat nieuw is ten opzichte van het basismodel, dus als je workload puur tekst is, geef je mogelijk de voorkeur aan het niet-vision basismodel waarvan het is afgeleid. Als je beelduitvoer nodig hebt in plaats van beeldinvoer, past dit model niet, omdat het alleen tekst retourneert.