V4-Flash-Vision-Exp – 上线DeepSeek API平台的多模态视觉理解模型

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp是深度求索（DeepSeek）于2026年8月21日上线DeepSeek API平台的多模态视觉理解模型，是V4-Flash正式版的视觉能力扩展实验版本。该模型在原有V4-Flash强大的纯文本能力（Agent、推理、世界知识）基础上，新增了图像理解与视觉推理能力，使DeepSeek从”只能处理文字”进化为”能看图、能读图、能基于图干活”。官方明确标注这是一个实验性质的模型，API调用方式为设置model='deepseek-v4-flash-vision-exp'。

V4-Flash-Vision-Exp特点

文本能力零降级：新增视觉能力并非以牺牲文本能力为代价。在纯文本任务（Agent、推理、世界知识等）上，V4-Flash-Vision-Exp与V4-Flash正式版完全持平，保持了V4-Flash在编程、工具调用、长程任务执行等方面的全部优势。
多模态Agent能力接近Opus-4.8：在需要视觉理解的Agent Benchmark上，该模型相比纯文本版V4-Flash实现了大幅跃升，多模态Agent能力已接近Anthropic的Opus-4.8，这对于一个轻量级模型而言极为突出。
极致性价比：继承V4-Flash的MoE架构（2840亿总参数、130亿激活参数），图片转换为token后按token计费，一张图片最多占384 tokens，计费价格与V4-Flash一致，视觉理解的成本极低。
Agent框架深度适配：在各类Agent框架内展现出良好的多模态适配能力，支持图文混合输入，可直接接入DeepSeek Harness、Codex CLI等工具使用。
三种API格式全覆盖：同时支持Chat Completions、Messages、Responses三种调用格式，兼容OpenAI生态，开发者可无缝接入现有工作流。

V4-Flash-Vision-Exp技术原理

V4-Flash-Vision-Exp的技术架构建立在V4-Flash的核心底座之上，并在此基础上扩展了视觉理解能力。

V4-Flash核心架构：模型采用MoE（混合专家）架构，总参数量2840亿，每次推理仅激活130亿参数，原生支持100万token超长上下文。底层采用CSA（压缩稀疏注意力）与HCA（高度压缩注意力）的混合注意力机制，在100万token上下文下，单token推理算力仅为前代V3.2的10%，KV缓存占用降至7%，以极低的计算成本实现超长上下文处理。

视觉能力扩展：在V4-Flash的文本理解与推理能力基础上，模型新增了对图像信息的编码、理解和推理能力。图片输入后会被转换为token序列，与文本token统一处理，模型能够理解图像中的物体、场景、文字、布局、空间关系等信息，并将其纳入推理链条。

后训练优化：与V4-Flash正式版的路径一致，视觉能力的引入主要通过精细化的后训练实现，而非改变模型架构或扩大参数规模。模型在保持原有文本能力不退化的前提下，通过多模态数据的训练获得了视觉理解能力。

Agent能力强化：模型在视觉理解的基础上，进一步打通了”看图→理解→规划→执行”的Agent链路，使模型不仅能”看懂”图片，还能基于图片信息完成任务规划、工具调用和多步骤执行。

V4-Flash-Vision-Exp功能

图像理解与分析：支持对上传图片进行精准识别和分析，包括物体识别、场景理解、文字提取（OCR）、图表解读等。实测中可准确识别动物品种、列出辨识依据，图文理解表现扎实。
图文混合输入：支持在同一对话中混合输入图片和文本，模型能够结合两者进行综合理解和推理，例如根据截图和文字指令完成任务。
多模态Agent任务：基于视觉理解能力执行复杂的Agent任务，如根据网页截图进行UI重设计、根据图片内容生成PPT方案、分析代码截图并给出修改建议等。
图片传入方式灵活：支持base64内联、外部URL、Files API三种图片传入方式。其中Files API免费开放，可先上传图片再通过file_id引用，同一张图片在多个请求中无需重复上传，节省带宽。
与DeepSeek Harness协同：配合DeepSeek Harness使用，可将截图+需求一起输入，Agent直接读图干活，支持/goal、/plan等命令的图文混合输入。
商业内容生成辅助：可根据图片参考和文字描述生成商业方案，如根据需求生成高端定制PPT、网站重设计方案等。

V4-Flash-Vision-Exp应用场景

开发者工具增强：开发者可将代码截图、UI设计稿、错误日志截图等直接输入模型，模型基于视觉理解给出代码修改建议、UI优化方案或Bug分析，大幅提升调试和设计效率。
文档与数据处理：对扫描件、截图、照片中的文字和表格进行识别和提取，结合文本推理能力进行数据整理、信息汇总和报告生成。
UI/UX设计与重设计：上传现有网页或App截图，描述期望的风格和目标，模型可分析当前设计并给出重设计方案，支持多轮交互迭代。
商业方案生成：根据参考图片和文字描述，生成包含配图方案的商业PPT、营销素材方案等，适合咨询、广告、旅游等行业的快速出方案需求。
Agent工作流中的视觉输入：在各类Agent框架中作为视觉感知模块，为自动化工作流提供”看图”能力，如根据监控截图判断异常、根据产品图片生成描述等。
教育与知识问答：上传教材截图、题目图片、实验现象照片等，模型可进行题目解析、知识点讲解、实验分析等。
电商与内容运营：对产品图片进行分析，自动生成商品描述、卖点提炼、竞品对比等内容，辅助电商运营和内容创作。