DeepSeek V4 Flash Vision Exp
4845°
Запустить модель
Предложения / Реклама
DeepSeek | контекст 1 048 576 токенов | $0.22/М вход, $0.65/М выход. DeepSeek V4 Flash Vision Exp — экспериментальная версия DeepSeek V4 Flash 0731Opens in new tab с поддержкой зрения от DeepSeek, добавляющая понимание изображений при сохранении возможностей базовой модели в области текста, включая агентов, рассуждения и знания о мире. Это модель sparse mixture-of-experts с 13 млрд активных параметров из 284 млрд всего. Подходит для понимания документов и графиков, визуального ответа на вопросы и мультимодальных рабочих процессов агентов, сочетающих текст и изображения.
Руководства по этой модели
Лучшие локальные LLM по задачам (октябрь 2026): подходящая открытая модель для каждой работы
Сколько VRAM мне действительно нужно для локального ИИ?
Открытые веса, открытый исходный код и только API: что тебе действительно разрешено делать
Что такое файл GGUF? Объяснение квантизированных моделей (Q4, Q8, fp8, NF4)
Заметки капитана
Заметки от 2026-10-13
DeepSeek V4 Flash Vision Exp — первая мультимодальная модель DeepSeek в семействе V4 Flash, добавляющая понимание изображений к уже мощной разреженной MoE-архитектуре с 13 млрд активных параметров из 284 млрд всего. Она уверенно справляется с задачами текстового агента, улучшая результаты на мультимодальных тестах, понимании графиков и визуальных вопросах. Если нужна быстрая и недорогая модель для рассуждений над изображениями и текстом, стоит присмотреться.
Известен
- Мультимодальные агентские рабочие процессы, смешивающие изображения и текст в одном конвейере
- Понимание документов и графиков по цене значительно ниже топовых моделей зрения
- Производительность текстового агента примерно на уровне немультимодального DeepSeek V4 Flash 0731
- Окно контекста более миллиона токенов
- Открытые веса с минимальной реализацией PyTorch и поддержкой vLLM
Остерегайтесь
- Экспериментальный статус — поведение может меняться, не стабильна для продакшена.
- 284 млрд параметров требуют серьёзного железа для локального запуска.
- Лицензионные условия не раскрыты подробно; проверяйте перед коммерческим использованием.
Лучше всего подходит для
Подсказки для проб
Извлечение данных из графика
Прикрепите изображение столбчатой или линейной диаграммы. Извлеките все серии данных, подпишите оси, перечислите значения в markdown-таблице и отметьте любые тренды или аномалии. Будьте точны с числами, не оценивайте нечёткие значения.
План мультимодального агента
Я создаю агента, который получает скриншот веб-панели и должен решить, что делать дальше. По приложенному скриншоту определите все видимые интерактивные элементы, сделайте вывод о текущем состоянии приложения и предложите приоритетный список следующих действий с кратким обоснованием каждого.
Задача логического анализа документа
Прикрепите отсканированный счёт или страницу контракта. Определите стороны, извлеките все денежные суммы и соответствующие позиции, отметьте любые необычные или противоречивые пункты и кратко резюмируйте документ в трёх пунктах.
Сравнить с
- DeepSeek Flash LatestМодель только с APIконтекст из 1,048,576 токенов · $0.04/M вход, $0.68/M выход
- DeepSeek V4.1 FlashМодель с открытыми весамиконтекст из 1,048,576 токенов · $0.04/M вход, $0.68/M выход
- DeepSeek V4 Flash 0731Модель с открытыми весамиконтекст из 1,048,576 токенов · $0.01/M вход, $1.28/M выход
- DeepSeek V4 Flash 0423Модель с открытыми весамиконтекст из 1,048,576 токенов · $0.09/M вход, $0.18/M выход
Больше текстовых моделей от deepseek
Часто задаваемые вопросы
- Веса открыты и можно ли запустить локально?
- Да, веса опубликованы на Hugging Face в deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp. В репозитории есть минимальная реализация PyTorch и поддержка vLLM, но 284 млрд параметров требуют много видеопамяти для локального запуска.
- Сколько стоит и какое окно контекста?
- Через API цена $0.22 за миллион входных токенов и $0.65 за миллион выходных, окно контекста 1 048 576 токенов.
- Чем отличается от DeepSeek V4 Flash 0731?
- Эта модель добавляет визуальные модули и продолжает мультимодальное обучение поверх V4 Flash 0731, получая понимание изображений при примерно сопоставимой производительности текстового агента.
Вердикт капитанаРедкое сочетание открытых весов, миллионтокенного контекста, зрения и цены ниже доллара за миллион — единственное предупреждение — экспериментальный статус.
Карточка модели на Hugging Face
Капитан пишет эти заметки на основе описания модели и карточки модели. Цены и размеры контекста указаны на момент написания и могут измениться.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Как складывается этот рейтинг
У этой модели пока нет данных о популярности ни из одного источника, поэтому ей присвоено временное число ниже 7,000°, чтобы списки оставались полными. Она никогда не будет выше модели с реальными данными. Разбор появится здесь, как только источник предоставит данные.
Глоссарий: используемые здесь термины
- Показатель heat
- Одно число, показывающее, насколько модель сейчас используется и востребована, от 0° до 9,999°. Все списки на сайте с пометкой hottest сортируются именно по нему.
- Минимум
- 7,000° — стартовая точка для каждой модели с реальными данными. Шкала от 0° до 9,999°; часть ниже минимума отведена для моделей без данных, чтобы модели с данными всегда были выше. Минимум одинаков для всех и ничего не решает; градусы выше него — это измерение.
- Эквиваленты загрузок
- Всё, что считается как загрузка в оценке, сложенное вместе: сами загрузки, каждый сид торрента считается за 1,000, каждое изображение AI Horde и каждый запуск на сайте генерации считаются за один.
- Логарифмическая шкала
- Счёт по десяткам, а не по единицам: переход от 1,000 к 10,000 загрузок добавляет столько же градусов, сколько от 10,000 к 100,000. Это не даёт гигантам заглушать всё остальное.
- Лайки
- Одобрения и лайки со всех источников, каждый стоит половину загрузки на логарифмической шкале.
- Темп внедрения
- Сколько загрузок в день получает модель сейчас, по разнице между двумя замерами источника. Четверть веса от термина загрузки.
- Измерено и оценено
- Измерено значит, что есть два показания источника, и разница реальна. Оценено значит, что известна только сегодняшняя сумма, а прошлое распределено по жизни модели; сайт показывает, что именно отображается.
- Сидер
- Кто-то, кто хранит копию весов онлайн, чтобы другие могли скачать через торрент, или размещённое зеркало, делающие то же самое. Каждый такой считается за 1000 загрузок.
- AI Horde
- Волонтёрская сеть, которая бесплатно генерирует изображения на пожертвованных компьютерах. Количество изображений, созданных с моделью, публично, и каждое считается за одну загрузку.
- Сайты генерации
- Сайты, которые хранят свои копии модели и позволяют людям генерировать с ней, например PixAI, SeaArt и Yodayo. Их загрузки считаются как у Civitai, и каждый запуск генерации — за одну загрузку.
- Токены OpenRouter
- Текстовая модель, обслуживаемая через API, такая как Claude или GPT, не имеет весов для скачивания, поэтому её использование измеряется токенами: кусочками текста, которые она прочитала и написала через OpenRouter, шлюз, который используют многие приложения, за последние 30 дней. Каждые 10,000,000 токенов считаются за одно скачивание. Источник: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Полная модель (чекпоинт)
- Сами веса, файл, который генерирует самостоятельно. Получает бонус, потому что от него зависят дополнения.
- LoRA и эмбеддинг
- Небольшие файлы-дополнения, которые направляют чужие веса в сторону стиля, персонажа или концепции. Они не могут работать сами по себе.
- Семейство и веса
- База, на которой построена модель, например SD 1.5, SDXL, Flux или Wan. Каждая модель наследует дату выпуска весов своего семейства.
- Возраст
- Градусы снимаются за то, как давно вышли веса семейства: 150° в год, максимум 750°. Старые загрузки, которые успели накопиться за годы, остаются вверху списка.
- Буст семейства
- Небольшой ограниченный толчок для LoRA из семейства, которое этот сайт сейчас продвигает, всегда указан в разбивке.
- Оценка-замена
- Стабильное число ниже минимального, даваемое модели, о которой ещё нет данных, чтобы списки были полными. Никогда не выше модели с данными.
- Новинка! (период ожидания)
- Модель младше 7 дней показывает Новинка! вместо оценки и не занимает место в рейтинге. Её оценка вычисляется с первого дня, но модель в один день растёт быстрее всего, поэтому без ожидания #1 недели всегда была бы модель, вышедшая вчера, а не та, что держалась неделю.
- Тренд
- Как рост модели за период сравнивается с типичным ростом модели за тот же период. Быстрее типичного — рост, медленнее — падение.
- Типичная модель
- Средина каталога: половина моделей с цифрой росли быстрее за период, половина медленнее.
DeepSeek V4 Flash Vision Exp — это текстовая модель для семейства Text / LLM, представленная на ModelTrends.ai, каталоге открытых ИИ-моделей для изображений, видео и текста, доступном только для чтения. Сравните её с другими моделями Text / LLM и посмотрите индекс популярности, чтобы оценить тренд.
Другие модели Text / LLMДругие Текст / LLM Text / LLMllmdeepseekвидениелогикаагентыдлинный контекстлокально
Обзор по семействам моделей
Модели Text / LLM
434
Модели Anima
528
Модели Chroma
19
Модели Fibo
2
Модели Flux
1,496
Модели Flux 2 / Klein
1,239
Модели Flux 3
3
Модели Moss
3
Модели Iris
1
Модели MiniMax H3
364
Модели Hunyuan
204
Модели Ideogram
20
Модели Krea2
717
Модели Qwen
20
Модели Qwen2
47
Модели Ltx2
153