DeepSeek открыла веса DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp

Спустя 10 дней , модель на 305 млрд параметров опубликована (https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp) под лицензий MIT.

Чекпоинт экспериментальный, её собрали на архитектуре V4-Flash, добавили визуальные модули и дообучили на понимание изображений, что бы получился агент, который умеет разбирать скриншоты, читать графики и работать с инструментами.

Мультимодальные задачи

На ApexBench модель берет 36,5 балла против 26,2 у предыдущей V4-Flash-0731.

Тут сравнение не совсем честное - старая модель не поддерживает изображения во входных данных.

На Agents' Last Exam новинка дает 27,3 против 25,7 у Opus 4.8, на ZeroBench - 35,0 против 34,0.

На ApexBench и Chartography от того же Opus пока отстает - 36,5 против 39,4 и 64,3 против 65,0.

Текстовые задачи

Toolathlon-Verified - 75,9 против 70,3 у предшественницы, NL2Repo - 57,7 против 54,2. Просела только Cybergym, 75,3 против 76,7.

На DeepSWE модель обходит и Opus 4.8 - 59,3 против 58,0.

На Terminal Bench 2.1 уступает - 83,9 против 85,0.

В репозитории лежат токенизатор, минимальный инференс на PyTorch с визуальным энкодером, DFlash-вниманием, MoE, Hyper-Connections и прямым проходом DSpark.

Картинки можно подавать и блоками в стиле OpenAI, и компактной записью через теги. Запускается через vLLM, SGLang, Transformers и Docker.

Cообщество уже сделало квантованные версии (https://huggingface.co/models?other=base_model:quantized:deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp) для локального запуска.

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: huggingface.co

Комментарии: