DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp

DeepSeek V4 Flash Vision Exp är en experimentell synaktiverad modell från DeepSeek. Den bygger på DeepSeek V4 Flash 0731 och lägger till bildförståelse samtidigt som den matchar basmodellen i textförmåga, inklusive agentiskt beteende. Leverantören släppte den 2026-08-21. Den ligger i kategorin text, vilket är där api14 placerar den, även om den accepterar bilder som indata tillsammans med text.

Som indata tar modellen text och bilder. Som utdata returnerar den endast text, så den genererar inte bilder. Kontextfönstret är 1 048 576 tokens, och maximal utdata är 262 144 tokens. Den kombinationen av ett mycket stort kontextfönster och en stor utdatabudget innebär att du kan skicka långa dokument, stora bilduppsättningar eller utökade konversationshistoriker och fortfarande ha utrymme kvar för ett omfattande svar. Eftersom synstödet är experimentellt bör du betrakta bildhanteringen som den nyare delen av modellen och texthanteringen som den del som ärvts från basmodellen.

De praktiska användningsområdena följer av dessa förmågor. Du kan skicka skärmbilder, diagram, skannade sidor eller fotografier tillsammans med en textprompt och få ett textsvar, vilket passar dokumentextrahering, visuell frågebesvarning, läsning av diagram och tabeller, granskning av gränssnitt eller skärmbilder, samt bildtexter eller sammanfattning av bildinnehåll. Det långa kontextfönstret hjälper när en enskild begäran blandar många bilder med en lång skriftlig instruktion, eller när du vill att modellen ska resonera över en hel rapport i stället för ett fragment. Enbart textbaserat arbete som utformning, sammanfattning, klassificering och verktygsdrivna agentflöden ingår också, eftersom modellen matchar basmodellen i text.

Du anropar den via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id:t "deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp". De begärandeparametrar som stöds är 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 och top_p. Den uppsättningen täcker samplingskontroller, straff, seedning för reproducerbarhet, stoppsekvenser, tokengränser, rapportering av loggsannolikheter, strukturerade utdata samt verktygs- eller funktionsanrop med val av verktygsurval. Resonemangsrelaterade parametrar låter dig begära eller finjustera resonemangsutdata där modellen stöder det.

Två saker är värda att väga innan du bestämmer dig. Modellen är märkt som experimentell, och synförmågan är den del som är ny jämfört med basmodellen, så om din arbetsbelastning är helt textbaserad kan du föredra den icke-synaktiverade basmodell som den härstammar från. Om du behöver bildutdata i stället för bildindata passar den här modellen inte, eftersom den endast returnerar text.