DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 是 DeepSeek 在 V4 家族里的第一个实验性多模态模型。Hugging Face 卡片 写明：在 DeepSeek V4 Flash 架构上加入视觉模块并继续训练，让同一套智能体栈能读图。协议 MIT。仓库创建于 2026-08-31。2026-09-08 卡片显示约 800 likes、上月下载 251,611。r/LocalLLaMA 有人用它做游戏世界截图。Hugging Face 标注模型大小为 305B params（BF16 / FP8 分片）。

若只要文本 Flash，看 DeepSeek V4 Flash；若要更小的稠密多模态本地模型，看 Qwen3.8-27B；若要端侧 2B，看 MiniCPM5-2B。

模型规格

限制：名字带 Exp。在纯文本车队里，在你量过视觉显存和额外编码器之前，不要当 Flash-0731 的即插即用替换。官方 serving 例子是 4 卡 GB300 级节点，不是笔记本。

核心功能

• 卡片上的多模态智能体分数：ApexBench Pass@1 36.5，对照 Flash-0731 26.2（文本模型忽略图像）。Agents' Last Exam 27.3 对 25.2。Chartography 64.3。ZeroBench Pass@5 35.0。厂商数字。
• 文本智能体仍接近：Terminal Bench 2.1 83.9 对 Flash 82.7。Toolathlon-Verified 75.9 对 70.3。Cybergym 略差（75.3 对 76.7）。
• 同一 checkpoint 里的 DSpark：SGLang --speculative-algorithm DSPARK，不必另给草稿路径。
• 提示编码：OpenAI 风格 JSON 图像块，或紧凑的 <image>path</image> TXT。示例里两种编码得到相同 token ID。
• vLLM 配方：镜像 vllm/vllm-openai:deepseekv4-flash-vision，工具解析器 deepseek_v4，FP8 KV cache。

适用场景

• 已经在跑 Flash 的智能体 harness，现在要在同一会话里吃截图、图表或 UI dump。
• 要 MIT 权重做本地多模态研究，而不是封闭视觉 API。
• 游戏和世界生成实验，类似 r/LocalLLaMA 上的 Flash-Vision-Exp 帖。

定价

MIT 权重免费。托管聊天在 DeepSeek 官网；这张卡片没有打印视觉 token 单价。不要把 Flash 文本价格抄到视觉上。

快速开始

1. 打开 huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp。
2. 跟 vLLM recipe 或 SGLang cookbook，加上 --speculative-algorithm DSPARK。
3. 用仓库 encoding/ 助手编码图像，不要随便套一个 VL chat template。
4. 若任务纯文本，确认 DeepSeek V4 Flash。

第一手资源：DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 模型卡。

常见问题

和 V4 Flash 一样吗？

不一样。Flash-0731 是文本。Vision-Exp 加了视觉模块并继续训练。文本智能体分数仍在同一档；多模态分数才是这个 SKU 存在的理由。

能在一张消费级 GPU 上跑吗？

公开的 vLLM 例子是 4 卡节点加 FP8 KV cache。按集群硬件规划，不是 24GB 卡。

是 MIT 吗？

是。卡片徽章和 License 一节写 MIT。

替代方案

• DeepSeek V4 Flash：纯文本 Flash 智能体 SKU。
• Qwen3.8-27B：更小的稠密多模态本地模型。
• MiniCPM5-2B：端侧 2B，不是 305B。

使用技巧

1. 引用 MIT、800 HF likes、251,611 月下载、305B 大小，均来自 2026-09-08 复核的卡片。
2. DSpark 留在同一 checkpoint，不要编一个单独的草稿仓库。
3. 若目标是 ApexBench，不要用「丢掉图像」的方式评估 Flash-0731。

总结

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 是 MIT 的 V4 实验：保住 Flash 级文本智能体，并加上截图。从 Hugging Face 卡片 开始，再决定 DeepSeek V4 Flash 是否已经覆盖纯文本路径。