DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp

DeepSeek V4 Flash Vision Exp, DeepSeek tarafından sunulan deneysel, görü yeteneği olan bir modeldir. DeepSeek V4 Flash 0731 üzerine inşa edilmiştir, görüntü anlama eklerken metin yeteneklerinde, ajan davranışı dahil, temel modelle eşleşir. Sağlayıcı modeli 2026-08-21 tarihinde yayımladı. Girdi olarak metnin yanında görüntüleri de kabul etmesine rağmen, api14 onu metin kategorisine yerleştirir.

Girdide model metin ve görüntüler alır. Çıktıda yalnızca metin döndürür, yani görüntü üretmez. Bağlam penceresi 1.048.576 tokendır ve maksimum çıktı 262.144 tokendır. Çok büyük bir bağlam ile geniş bir çıktı bütçesinin bu birleşimi, uzun belgeler, büyük görüntü kümeleri veya uzun konuşma geçmişleri gönderebileceğiniz ve yine de kayda değer bir yanıt için yer bırakabileceğiniz anlamına gelir. Görü desteği deneysel olduğundan, görüntü işlemeyi modelin daha yeni kısmı, metin işlemeyi ise temel modelden devralınan kısım olarak değerlendirin.

Pratik kullanımlar bu yeteneklerden doğar. Ekran görüntülerini, diyagramları, taranmış sayfaları veya fotoğrafları bir metin istemiyle birlikte iletebilir ve bir metin yanıtı alabilirsiniz; bu, belge çıkarımı, görsel soru yanıtlama, grafik ve tablo okuma, arayüz veya ekran görüntüsü incelemesi ile görüntü içeriğini başlıklandırma veya özetleme için uygundur. Uzun bağlam, tek bir istek birçok görüntüyü uzun bir yazılı özetle karıştırdığında veya modelin bir parça yerine tüm bir rapor üzerinde akıl yürütmesini istediğinizde yardımcı olur. Taslak yazma, özetleme, sınıflandırma ve araç güdümlü ajan akışları gibi yalnızca metin işleri de kapsam içindedir, çünkü model metinde temel modelle eşleşir.

Modele api14'ün OpenAI uyumlu API'si üzerinden "deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp" model kimliğiyle çağrı yaparsınız. Desteklenen istek parametreleri 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 ve top_p'dir. Bu küme örnekleme kontrollerini, cezaları, yeniden üretilebilirlik için tohumlamayı, durdurma dizilerini, token sınırlarını, log olasılık raporlamasını, yapılandırılmış çıktıları ve araç seçimi tercihiyle araç veya fonksiyon çağırmayı kapsar. Akıl yürütmeyle ilgili parametreler, modelin desteklediği yerlerde akıl yürütme çıktısı istemenize veya bunu ayarlamanıza olanak tanır.

Karar vermeden önce tartılması gereken iki şey var. Model deneysel olarak etiketlenmiştir ve görü yeteneği temel modele göre yeni olan kısımdır, bu nedenle iş yükünüz tamamen metinse türetildiği görüsüz temel modeli tercih edebilirsiniz. Görüntü girdisi yerine görüntü çıktısına ihtiyacınız varsa bu model uygun olmaz, çünkü yalnızca metin döndürür.