刚刚,DeepSeek-V4多模态模型开源
刚刚,DeepSeek-V4多模态模型开源DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp多模态模型正式开源,该模型为DeepSeek-V4系列首个实验性多模态模型,基于DeepSeek-V4-Flash架构集成视觉模块,在真实世界软件工程测试DeepSWE中以59.3%反超Opus-4.8登顶,并在零样本视觉推理测试ZeroBench中击败Opus-4.8。
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DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp多模态模型正式开源,该模型为DeepSeek-V4系列首个实验性多模态模型,基于DeepSeek-V4-Flash架构集成视觉模块,在真实世界软件工程测试DeepSWE中以59.3%反超Opus-4.8登顶,并在零样本视觉推理测试ZeroBench中击败Opus-4.8。
今天,我们上线并开源GLM-5.3-Flash (320B-A18B),这是GLM-5系列的首个原生多模态模型。大家好像已经习惯将前沿智能与前沿价格绑定,并认为这是技术进步必须支付的成本。今天,GLM-5.3-Flash来了:320B总参数,能力超过GLM-5.2,在全球权威的Artificial Analysis Intelligence Index(AA综合智能指数)中取得57分
等了四个月,DeepSeek的多模态模型:deepseek-v4-flash-vision-exp,终于发布。我也是第一时间赶到现场,连夜开始实测。相比V4 Flash最大的不同,就是支持原生支持图片输入了,但图片生成当然还是没有的。
DeepSeek 终于「开眼」了。就在刚刚,DeepSeek 推出了一款面向 Agent 时代的多模态模型:deepseek-v4-flash-vision-exp。目前,该模型已经上线 DeepSeek API 平台上,用户可以通过设置 model='deepseek-v4-flash-vision-exp' 访问该模型。
正式版将在近期推出并开源。
过去两年,多模态模型的竞争看起来像一场“造眼睛”的竞赛:更高的图像分辨率、更多的视觉 token、更大的模型,以及更昂贵的训练。行业似乎默认,只要第一次看得足够清楚,AI 就能从“看见”抵达“洞见”。
近日,腾讯宣布混元多模态模型部门与大语言模型部门合并,成立基础模型部,统一由腾讯首席AI科学家姚顺雨管理,以进一步提升模型研发和协同效率,探索全模态模型的智能上限。
AI体育赛道今年迎来了一波明星资本的押注。
多模态 Agent 的记忆系统,过去很容易被理解成一个升级版 RAG:图片、图表、PDF 进来之后,先抽取内容、做 embedding、写进向量库;用户提问时,再用 query 做检索,把命中的top-k图片、文档页或图表一并塞进上下文,再交给多模态模型回答。整个过程中,所有原始模态信息都会不加选择的塞给大模型。
刚刚,Om AI发布全球首个面向物理世界的端侧流式多模态模型系列——VLX。VLX主打真实世界的端侧与具身场景,总共三款模型,三天连发:这三款模型连起来,不仅构成了多模态模型持续感知、精准定位、行动决策的能力闭环。