DeepSeek V4-Flash-Vision-Exp 发布
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DeepSeek V4-Flash-Vision-Exp 发布

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战略概览

  • 01.
    2026 年 8 月 21 日，DeepSeek 在 DeepSeek API 平台上发布了实验性多模态模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp。
  • 02.
    该模型将 DeepSeek 现有的 V4-Flash 文本主干——一种稀疏的专家混合架构（总参数 2840 亿，激活参数 130 亿）——与视觉编码器结合，在代理、推理和世界知识方面保持了与纯文本 V4-Flash 相当的性能。
  • 03.
    DeepSeek 表示，该模型在多个基准测试中将多模态代理性能拉近至 Anthropic 的 Claude Opus 4.8 水平，成本却仅为每百万 token 约 0.87 美元，远低于 Anthropic 同类使用的约 50 美元。
  • 04.
    独立基准测试统计结果显示表现参差：DeepSeek 的模型在 Agents' Last Exam、ZeroBench Pass@5 和 DeepSWE 三项测试中胜出，但在其他测试中落后，包括 NL2Repo 上存在 12 分差距（57.7 对比 69.7）。

十一项测试赢三项：Opus 对比背后的基准表

DeepSeek 自身的发布声明将 V4-Flash-Vision-Exp 描述为在多模态代理任务上缩小了与 Anthropic 的 Claude Opus 4.8 的差距 [1]。该模型并非从零构建的多模态系统，而是将 DeepSeek 现有的 V4-Flash 主干——一种稀疏的专家混合架构（总参数 2840 亿，激活参数 130 亿）——扩展加入视觉编码器，同时保持文本性能不变 [1]。

然而，一旦独立媒体汇总 DeepSeek 公布的所有数据，‘媲美 Opus’的说法便显得复杂。DeepSeek 的模型在 Agents' Last Exam（27.3 对比 25.7）、ZeroBench Pass@5（35.0 对比 34.0）和 DeepSWE（59.3 对比 58.0）中胜出，但在 ApexBench Pass@1（36.5 对比 39.4）、Chartography（64.3 对比 65.0）以及最关键的 NL2Repo 上落后，差距达 12 分（57.7 对比 69.7）[2]。OfficeChai 的统计一针见血：DeepSeek 在其公布的 11 项测试中仅在 3 项上击败 Opus 4.8 [2]。这很重要，因为评估本身是通过 DeepSeek 自有的内部‘Harness Minimal Mode’运行，而非独立复现的基准测试套件 [2]——XenoSpectrum 直接强调了这一点，警告称基准表上的微弱优势并不能证明模型能准确读取精细视觉细节 [3]。

真正的数字是价格，而非排行榜名次

抛开排行榜叙事，更具决定性的数字是成本。TheNextWeb 计算得出，DeepSeek 的定价约为每百万 token 0.87 美元，而 Anthropic 同类使用约为 50 美元——该媒体认为，这一巨大价差才是比任何单项基准胜利更关键的竞争因素 [4]。DeepSeek 自行公布的价格表显示，非高峰时段输入 token 为每百万 0.22 美元，输出为 0.66 美元；高峰时段则升至 0.44 和 1.32 美元 [3]。

图像处理被纳入这一低成本逻辑，而非作为溢价功能附加：每张图像最多按 384 个 token 计费，费率与现有的 V4-Flash 文本相同 [1]，而免费的 Files API 允许开发者上传一次图像后，通过文件 ID 在多次请求中重复引用，减少了代理工作流中重复上传同一截图或文档的带宽消耗 [2]。这些并不证明 DeepSeek 的模型是更强的视觉系统——上述基准表已在多项指标上表明相反结果——但它将竞争问题从‘谁得分更高’转变为‘谁能以规模运行此模型’。

一方松了一口气，另一方质疑‘拼接而成’

社区反应清晰地分裂成两个阵营，且与基准表无关。在 Reddit 和 X 上以开发者为主的群体中，主流情绪是松了一口气——DeepSeek 的 V4-Flash 系列早已成为许多开发者的日常主力模型，唯一的短板就是无法读图，因此社区讨论普遍将此次视觉更新视为消除了最后一个必须继续支付其他前沿模型订阅费用的实际理由。X 上的独立评论则更为审慎，明确指出结果来自 DeepSeek 自行的评估，模型仍标注为实验性，且 Opus 在展示的多数比较中仍占优——尽管也认同价格差距才是更值得关注的故事。

另一种更技术性的怀疑贯穿开发者论坛：这是一个真正的新型多模态架构，还是一个视觉头简单嫁接在原有文本模型上？由于 DeepSeek 尚未公布视觉组件的完整架构细节，评论者无法定论，这也引发相关抱怨——API 发布时未同步开源权重，打破了部分人预期的‘先 API 上线再公开权重’的模式。实际测试也呈现出类似的能力分化：在方程、商业图表和财务表格等结构化内容上表现强劲，有时甚至令人印象深刻，但在多语言手写体和密集小字文档上明显失误——这提醒人们，模型固定的图像压缩上限使其适用于某些代理工作流，却不适合其他场景。

弥补已知短板，沿用熟悉剧本

DeepSeek 无法理解图像的问题长期存在，与其竞争对手 Anthropic 和 OpenAI 的多模态能力形成对比，而 V4-Flash-Vision-Exp 明确被定位为解决方案——将现有的低成本 V4-Flash 系列扩展至视觉和代理任务，而非推出独立的多模态产品线 [5]。此次发布时间遵循 DeepSeek 已为人熟知的节奏：2024 年 12 月发布的 V3 奠定了开源权重的竞争力；2025 年 1 月推出的 R1 因以极低训练成本匹配美国领先推理模型，被广泛称为 AI 领域的‘斯普特尼克时刻’；而 V4 系列——V4-Flash 和 V4-Pro——于 2026 年 4 月作为新一代架构登场 [6]，如今 V4-Flash-Vision-Exp 在四个月后将同一 2840 亿/130 亿激活参数的主干扩展至视觉领域。

回顾这段历史，DeepSeek 的策略显得一致：推出一款能力强且便宜的模型，让与美国前沿实验室的基准对比承担营销作用，而真正的竞争优势则由价格差距实现。2026 年 7 月的公共测试版 API 提前三周为此发布铺路 [7]，表明此次视觉变体并非意外转向，而是既定 API 推出计划中的下一步。

历史背景

发布 V3，其首款在性能上可与 GPT-4o 竞争的开源权重模型。
DeepSeek-R1 触发了被称为 AI‘斯普特尼克时刻’的事件，在推理基准上匹敌 OpenAI 的 o1，而披露的训练成本仅为后者的一小部分。
发布 V4-Flash（总参数 2840 亿/激活参数 130 亿）和 V4-Pro（1.6 万亿），作为新一代架构及后续视觉变体的基础。
在 8 月视觉增强版发布前，为其旗舰模型推出公共测试版 API。
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 作为 V4-Flash 的实验性多模态扩展在 API 平台上线，并与 Anthropic 的 Claude Opus 4.8 进行基准对比。

关键关系图

关键玩家
主题

DeepSeek V4-Flash-Vision-Exp 发布

DE

DeepSeek

Chinese AI lab that built and released V4-Flash-Vision-Exp as a low-cost multimodal extension of its V4-Flash line, directly positioning it against Anthropic's frontier pricing and benchmarks.

AN

Anthropic

Its Claude Opus 4.8 model is the explicit benchmark target DeepSeek used to frame the release; DeepSeek claims near-parity on several tasks at roughly $0.87 versus about $50 per million tokens for comparable Anthropic usage.

OP

OpenCode

Developer agent platform that added support for the model within days of launch, signaling early third-party ecosystem adoption of DeepSeek's vision API.

OP

OpenRouter / Vercel AI Gateway / DeepInfra / ZenMux / NanoGPT

Third-party API aggregators that listed the model for access and pricing shortly after release, broadening distribution beyond DeepSeek's own platform.

事实来源

8 条引用
  1. [1] DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp Is Now Live on the DeepSeek API Platform
  2. [2] DeepSeek Releases V4-Flash-Vision-Exp, Matches Opus 4.8 on Some Multimodal Benchmarks
  3. [3] DeepSeek V4-Flash-Vision-Exp API
  4. [4] DeepSeek V4-Flash-Vision-Exp vs Opus: Benchmarks
  5. [5] Whale Can Now See: DeepSeek Adds AI Vision in Major Move
  6. [6] DeepSeek Unveils Newest Flagship a Year After AI Breakthrough
  7. [7] DeepSeek Unveils Public Beta API for Flagship AI Model
  8. [8] DeepSeek Releases Experimental Flash Vision Model That Rivals Opus 4.8 on Agent Benchmarks

来源文章

Top 5

THE SIGNAL.

Analysts

““DeepSeek 声称在 11 项测试中赢了 3 项”，并提醒评估是在 DeepSeek 自有的内部‘Harness Minimal Mode’中运行，意味着这些数据尚未经过独立验证。”

OfficeChai
AI 新闻媒体

““基准表上的微弱优势并不能证明模型能准确读取精细视觉细节”，主张真正的验证需要独立复现 DeepSeek 公布的数据。”

XenoSpectrum
AI 新闻/分析媒体

“将此次发布描述为一款实验性的中国模型在多数基准测试中接近主要美国模型，同时认为 DeepSeek 的成本优势——而非原始能力——才是更具决定性的商业因素。”

TheNextWeb
科技新闻媒体
The Crowd

“DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp is now live on the DeepSeek API Platform! This experimental multimodal model matches DeepSeek-V4-Flash on text capabilities—including agents, reasoning, and world knowledge. On multimodal agent benchmarks, V4-Flash-Vision-Exp makes a major leap over V4-Flash, bringing multimodal agent performance close to Opus-4.8. Try it with model='deepseek-v4-flash-vision-exp'. DeepSeek Harness 0.1.1 was released today with out-of-the-box support for the new model. 1/n”

@@deepseek_ai11093

“CHINA JUST PUT CLAUDE OPUS BEHIND ON TWO AI AGENT TESTS On August 21, DeepSeek quietly released V4-Flash-Vision-Exp, an experimental multimodal model. In DeepSeek's own published table, it scored higher than Claude Opus 4.8 on Agents' Last Exam, 27.3 vs 25.7, and ZeroBench Pass@5, 35.0 vs 34.0. It nearly tied Chartography, 64.3 vs 65.0, and also edged Opus on the text-based DeepSWE benchmark, 59.3 vs 58.0. The price gap is where this gets uncomfortable. DeepSeek charges $0.22 per million uncached input tokens and $0.66 per million output tokens off-peak, rising to $0.44 and $1.32 at peak. Anthropic lists Opus 4.8 at $5 and $25. That makes DeepSeek roughly 11-23x cheaper on input and 19-38x cheaper on output, depending on the time. One number may matter more than the leaderboard. DeepSeek caps each image at 384 billable tokens and permits up to 600 images in one request. At its published rates, processing the maximum image count would cost roughly $0.05 off-peak or $0.10 at peak for the image tokens alone, before text and output. This does not prove DeepSeek is better overall. The results come from DeepSeek's own evaluation, the model is experimental, and Opus still wins most of the comparisons shown. But the competition has moved beyond text. It now reaches agents that can read interfaces, analyze hundreds of screenshots and act inside real software. How long can frontier labs defend this price gap?”

@@lagerskoy22

“DeepSeek V4 Flash Vision Exp is here, and it just gave DeepSeek's most efficient model actual eyes. After staying text-only for years, @deepseek_ai quietly dropped a vision-enabled version of V4 Flash into their API, and this breakdown covers everything that actually matters before you build anything on it. We walk through the official benchmark numbers DeepSeek published, including @terminalbench @datacurve @HelloSurgeAI, and ZeroBench, and explain what each one actually measures in plain terms. From there, we go deep into how the image pipeline really works, including the resolution resizing behavior that has developers split into two camps, and how much it actually costs to process images at scale on this model.”

@@LomashKumar5222

“DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp”

@u/Xhehab_555
Broadcast
DeepSeek V4-Flash Vision Is Out: Whale Opened Its Eyes

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