DeepSeek 悄然开源 V4 首款多模态模型 Flash-Vision-Exp
8 月 31 日，DeepSeek 在 Hugging Face 上悄然发布并开源 V4 系列首个实验性多模态模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp。该模型基于 V4-Flash 架构引入视觉模块并持续训练获得视觉理解能力，以 MIT 协议开源并提供 8-bit 与 fp8 精度版本，API 同步上线，标志着 DeepSeek 正式进入多模态赛道。
已确认
- 模型由 @deepseek-ai 官方发布，现已在 Hugging Face 上线（@NielsRogge、@victormustar、@ricklamers、@multimodalart、@AdinaYakup 等多条帖子交叉确认）。该模型由 Reddit 用户率先发现，发布初期尚无官方公告与详细说明（@t4a8945）。
- 基于 DeepSeek-V4-Flash 架构，通过引入视觉模块和持续训练获得视觉理解能力，是 V4 系列首款多模态模型（@赛博禅心、@APPSO）。据 @solyarisoftware 转述，该模型在 285B/13B 的 V4-Flash MoE 语言骨干上增加了 32 层视觉塔和对齐层，拥有 100 万上下文。
- 采用 MIT 协议开源，提供 8-bit 和 fp8 精度版本，兼容 Transformers 架构，支持 safetensors 格式（@NielsRogge、@victormustar、@deepseek-ai）。
- 模型 pipelinetag 为 image-text-to-text，支持视觉与文本输入并专注文本生成任务（@AdinaYakup、@victormustar）。@zainhas 补充称这是一个 500B 以下、支持图像输入的视觉语言实验模型，模型卡上的视觉编码评测表现亮眼。
- 据 @APPSO 介绍，模型在保留文本、推理和 Agent 能力的基础上主打 Agent 视觉能力；据 @maxpaperclips 转述，其文本能力与 V4-Flash 持平，多模态 Agent 基准性能接近 Opus-4.8；模型已可通过 API 使用（model='deepseek-v4-flash-vision-exp'）。据 @ccerrato147 转述，该模型在 Terminal Bench 2.1 上取得 83.9 分；据 @智东西 报道，该模型在 7 项文本智能体任务评测中取得 5 胜，并在 DeepSWE 软件工程测试中表现突出。据 @solyarisoftware 转述，vLLM 已支持该模型的原生推理。
为什么重要
- 这是 DeepSeek V4 系列向多模态扩展的第一步，此前该系列仅有纯文本模型。
- @teortaxesTex 认为，此次更新使 DeepSeek 在功能上与 Moonshot（Kimi）和 GLM 达到同等水平，意味着国产头部开源模型在多模态能力上的竞争进一步拉近。
- 以 MIT 协议开放权重并提供多种精度版本，降低了开发者的部署与微调门槛；API 同步开放也让闭源与开源双路径用户均可第一时间体验。
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一手来源
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