deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp
이미지·텍스트 입력을 처리하는 멀티모달 텍스트 생성mit
DeepSeek-V4-Flash 기반 시각 모듈 탑재 멀티모달 에이전트 모델
학습 방식 · DeepSeek-V4-Flash 아키텍처에 시각 모듈을 통합한 뒤 계속 학습해 시각 이해 기능을 추가했습니다.
TL;DR
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp는 DeepSeek-V4-Flash 아키텍처에 시각 모듈을 추가하고 계속 학습한 실험적 멀티모달 모델입니다. Vision encoder와 aligner, DFlash attention, MoE, Hyper-Connections, DSpark forward path를 포함하며 이미지와 텍스트를 함께 입력받습니다. OpenAI-style JSON 블록과 <image>path</image> TXT 형식을 동일한 프롬프트·토큰 ID로 인코딩해 PyTorch 추론에 연결합니다. DeepSeek-V4-Flash-0731보다 멀티모달 에이전트 성능이 높고 텍스트 에이전트 성능은 비슷해 이미지 기반 에이전트 작업에 적합합니다.
핵심 포인트
- DeepSeek-V4-Flash 아키텍처에 시각 모듈을 넣고 계속 학습해 이미지 이해 기능을 확보한 실험 모델입니다.
- Vision encoder와 aligner가 시각 입력을 모델 처리 경로에 연결하고 DFlash attention·MoE 등이 추론을 구성합니다.
- ApexBench Pass@1에서 36.5를 기록해 DeepSeek-V4-Flash-0731의 26.2보다 높고 Opus-4.8의 39.4에 근접합니다.
- OpenAI-style JSON과 <image>path</image> TXT 입력을 지원하며 두 형식이 같은 프롬프트와 토큰 ID로 변환됩니다.
제한사항
- 첫 DeepSeek-V4 계열 멀티모달 실험 모델로 명시되어 있어 사용 범위와 안정성을 별도로 확인해야 합니다.
- 텍스트 에이전트 작업에서는 기존 DeepSeek-V4-Flash-0731과 비슷한 성능을 유지하는 수준이며, 일부 벤치마크에서는 더 낮은 점수를 기록했습니다.
- DeepSeek-V4-Flash-0731의 ApexBench와 Agents' Last Exam 결과는 멀티모달 입력을 무시한 조건이므로 직접적인 시각 능력 비교에 제약이 있습니다.
벤치마크
| 벤치마크 | 지표 | 값 | 비교 |
|---|---|---|---|
| Terminal Bench 2.1 | score | 83.9 | DeepSeek-V4-Flash-0731 82.7, Opus-4.8 85.0 |
| NL2Repo | score | 57.7 | DeepSeek-V4-Flash-0731 54.2, Opus-4.8 69.7 |
| Cybergym | score | 75.3 | DeepSeek-V4-Flash-0731 76.7, Opus-4.8 78.3 |
| DeepSWE | score | 59.3 | DeepSeek-V4-Flash-0731 54.4, Opus-4.8 58.0 |
| Toolathlon-Verified | score | 75.9 | DeepSeek-V4-Flash-0731 70.3, Opus-4.8 76.2 |
| DSBench-Hard | score | 63.6 | DeepSeek-V4-Flash-0731 59.6, Opus-4.8 71.7 |
| AutomationBench (Public) | score | 25.7 | DeepSeek-V4-Flash-0731 25.1, Opus-4.8 27.2 |
| ApexBench | Pass@1 | 36.5 | DeepSeek-V4-Flash-0731 26.2†, Opus-4.8 39.4; † 기준 모델은 멀티모달 입력을 무시함 |
| Agents' Last Exam | score | 27.3 | DeepSeek-V4-Flash-0731 25.2†, Opus-4.8 25.7; † 기준 모델은 멀티모달 입력을 무시함 |
| Chartography | score | 64.3 | DeepSeek-V4-Flash-0731 -, Opus-4.8 65.0 |
| ZeroBench | Pass@5 | 35.0 | DeepSeek-V4-Flash-0731 -, Opus-4.8 34.0 |
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