DeepSeek выпустили новую мультимодальную модель для агентов

DeepSeek представили новую мультимодальную модель DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp, которая демонстрирует высокие результаты в агентных сценариях. Модель сохраняет продуктивность на уровне предыдущих версий, а также вышла новая версия DeepSeek Harness.
DeepSeek выпустили новую мультимодальную модель для агентов
DeepSeek представили новую мультимодальную модель под названием DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp. Эта модель является надстройкой над V4-Flash и специально разработана для мультимодальных агентных сценариев.
Несмотря на «Flash» в названии, модель демонстрирует производительность на уровне Opus 4.8, а в некоторых случаях даже превосходит его. При этом, способности модели в обработке текста остаются на уровне официального DeepSeek-V4-Flash.
Также была выпущена новая версия DeepSeek Harness 0.1.1, которая обеспечивает готовую поддержку модели из коробки.
Цены на DeepSeek-V4-Flash составляют до 384 токенов за картинку, и модель поддерживает форматы JPEG, PNG, GIF и WebP.
Почему это важно
АналитикаЭта новая модель от DeepSeek открывает новые возможности для агентных сценариев, что может существенно повысить эффективность работы с мультимодальными данными. Она также сохраняет высокую производительность в текстовых задачах, что делает её универсальным инструментом для разработчиков.
Обсудить в сообществе
Делитесь опытом и мыслями с ИИ-разработчиками
Связанные материалы экосистемы
Практические гайды, терминология и агентские скиллы
JSON — структурированные данные для программ, API и AI-агентов
Полное практическое руководство по формату JSON: синтаксические правила, сериализация через parse/stringify, работа с REST API, валидация по JSON Schema и структурированный вывод для ИИ.
DeepSeek (Китайский прорыв в открытом ИИ)
Серия прорывных открытых моделей от китайской лаборатории DeepSeek (V3, R1). Демонстрирует высший уровень в кодировании и рассуждении по цене в 10–20 раз ниже, чем западные коммерческие аналоги.
Google Gemini Pro (Модель Google с бездонным контекстом)
Основная рабочая модель от Google DeepMind с рекордным контекстным окном в 2+ миллиона токенов. Способна за один запрос анализировать целые книги, временные видеозаписи и массивные кодовые базы.
В OpenCode научились выжимать из DeepSeek в 30 раз больше за те же деньги
Сооснователь OpenCode Дакс сообщил, что команда разработчиков нашла способ значительно повысить эффективность использования DeepSeek: теперь за $10 можно получить объём, который раньше обходился в $300.