DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp

DeepSeek V4 Flash Vision Exp to eksperymentalny model z obsługą wizji od DeepSeek. Bazuje na DeepSeek V4 Flash 0731, dodając rozumienie obrazów, jednocześnie dorównując modelowi bazowemu w możliwościach tekstowych, w tym w zachowaniu agentowym. Dostawca udostępnił go 2026-08-21. Należy do kategorii tekstowej, w której umieszcza go api14, mimo że przyjmuje obrazy jako dane wejściowe obok tekstu.

Na wejściu model przyjmuje tekst i obrazy. Na wyjściu zwraca wyłącznie tekst, więc nie generuje obrazów. Okno kontekstu wynosi 1,048,576 tokenów, a maksymalne wyjście to 262,144 tokeny. To połączenie bardzo dużego kontekstu i dużego budżetu wyjściowego oznacza, że możesz wysyłać długie dokumenty, duże zestawy obrazów lub rozbudowane historie rozmów i nadal pozostawić miejsce na znaczącą odpowiedź. Ponieważ obsługa wizji jest eksperymentalna, traktuj przetwarzanie obrazów jako nowszą część modelu, a przetwarzanie tekstu jako część odziedziczoną po modelu bazowym.

Praktyczne zastosowania wynikają z tych możliwości. Możesz przekazać zrzuty ekranu, diagramy, zeskanowane strony lub fotografie wraz z poleceniem tekstowym i otrzymać odpowiedź tekstową, co pasuje do ekstrakcji dokumentów, odpowiadania na pytania wizualne, czytania wykresów i tabel, przeglądu interfejsów lub zrzutów ekranu oraz opisywania lub streszczania treści obrazów. Długi kontekst pomaga, gdy pojedyncze żądanie łączy wiele obrazów z długim briefem tekstowym albo gdy chcesz, aby model rozumował w oparciu o cały raport, a nie fragment. Praca wyłącznie na tekście, taka jak redagowanie, streszczanie, klasyfikacja i przepływy agentowe oparte na narzędziach, również wchodzi w zakres, ponieważ model dorównuje modelowi bazowemu w zakresie tekstu.

Wywołujesz go przez kompatybilne z OpenAI API api14, używając identyfikatora modelu "deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp". Obsługiwane parametry żądania to 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 oraz top_p. Ten zestaw obejmuje kontrolę próbkowania, kary, ustawianie ziarna dla powtarzalności, sekwencje stop, limity tokenów, raportowanie prawdopodobieństw logarytmicznych, ustrukturyzowane wyjścia oraz wywoływanie narzędzi lub funkcji z wyborem sposobu wyboru narzędzia. Parametry związane z rozumowaniem pozwalają żądać lub dostrajać wyjście rozumowania tam, gdzie model to obsługuje.

Dwie rzeczy warto rozważyć przed podjęciem decyzji. Model jest oznaczony jako eksperymentalny, a możliwość wizji jest częścią nową względem modelu bazowego, więc jeśli twoje obciążenie jest wyłącznie tekstowe, możesz preferować model bazowy bez wizji, z którego ten model pochodzi. Jeśli potrzebujesz wyjścia obrazowego, a nie wejścia obrazowego, ten model nie będzie odpowiedni, ponieważ zwraca wyłącznie tekst.