DeepSeek
DeepSeek V4.1 Flash
deepseek-v4.1-flash
最大上下文
1M
最大輸出
384K
發布日期
暫無
輸入$0.2857 / 百萬 Token
輸出$1.1429 / 百萬 Token
DeepSeek V4 Flash Vision Exp
deepseek-v4-flash-vision-expDeepSeek V4 Flash Vision Exp 是 DeepSeek V4 Flash 0731 的實驗性視覺增強版本，在保持基礎模型文字效能（包括智慧體能力、推理和世界知識）的同時，引入影像理解功能。它基於稀疏混合專家（MoE）架構，總參數為284B，啟用參數為13B。
上下文視窗
1M Token
最大輸出
384K Token
發布日期
2026年8月21日
模態
DeepSeek V4 Flash Vision Exp 價格
| 輸入價格 | 輸出價格 | 快取讀取 |
|---|---|---|
| $0.2857/M | $1.1429/M | $0.0057/M |
DeepSeek V4 Flash Vision Exp API 能力
推理
支援
工具呼叫
支援
Temperature 參數
支援
附件
支援
知識庫
—
Endpoint 協議
Completions APIResponses APIMessages API
DeepSeek V4 Flash Vision Exp 模型亮點
DeepSeek V4 Flash Vision Exp 結合圖片理解與 DeepSeek V4 Flash 的推理、Agent 及知識能力，適用於實驗性多模態工作流程。
圖文理解
模型可同時接收圖片與文字，並依據文字請求理解其中的視覺資訊。
Flash 文字推理
其文字能力與 DeepSeek V4 Flash 維持一致，涵蓋推理、世界知識與 Agent 導向的問題處理。
多模態 Agent 推理
視覺理解可整合進 Agent 工作流程，讓後續決策運用從圖片中辨識出的資訊。
DeepSeek V4 Flash Vision Exp 使用情境
DeepSeek V4 Flash Vision Exp 適合螢幕截圖理解、圖表與文件分析，以及根據視覺輸入進行決策的 Agent。
螢幕截圖分析
檢查應用程式截圖、描述可見的介面狀態，並辨識與問題排查或使用者支援相關的元素。
視覺文件擷取
讀取文件影像中的文字、表格與圖表，並將相關內容整理成結構清楚的文字結果。
視覺 Agent 工作流程
根據圖片中辨識出的資訊選擇後續工具、調查問題，並產生文字結論。
如何透過 TokenHub API 使用 DeepSeek V4 Flash Vision Exp
import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})
const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)DeepSeek V4 Flash Vision Exp 基準測試
DeepSeek V4 Flash 0731 (Reasoning, Max Effort)
| 指數分數 | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis 綜合能力指數 | Artificial Analysis 綜合能力評分 | 51.8 |
| Artificial Analysis 程式碼能力指數 | Artificial Analysis 軟體任務評分 | 69.1 |
指標來源 Artificial Analysis
DeepSeek V4 Flash Vision Exp 常見問題
在 TokenHub 評估和使用 DeepSeek V4 Flash Vision Exp 的實用指南。
deepseek-v4-flash-vision-exp 是什麼？+
它是 DeepSeek 的實驗性多模態模型，可接收文字和圖片並輸出文字。DeepSeek 將其定位為 V4 Flash 系列中支援視覺的型號。
該模型最適合哪些任務？+
它適合描述圖片、讀取螢幕截圖文字、分析圖表，以及同時需要視覺證據和語言推理的代理工作流程。
它的主要優勢是什麼？+
其主要優勢是把 V4 Flash 的文字能力與原生圖像理解結合起來。它也支援透過常見 API 形式提交圖文混合請求，並可在代理工作流程中搭配工具使用。
需要考慮哪些限制或取捨？+
該模型被明確標記為實驗性版本，上線正式環境前應驗證可靠性。圖片會被縮放並轉換為 token，可能損失細節；重要的視覺結論應由人工複核。
如何透過 TokenHub 使用該模型？+
如果你的 TokenHub 帳戶已提供該模型，請使用準確的模型 ID deepseek-v4-flash-vision-exp，並搭配 TokenHub 端點與憑證呼叫。文字與圖片應依所選 TokenHub API 路由支援的請求格式提交。
關於價格和可用性需要了解什麼？+
DeepSeek 已在其 API 平台提供該實驗性模型，並說明圖片縮放後每張最多按 384 個 token、採用 V4 Flash 價格計費。TokenHub 的可用性與費率可能不同，部署前請查看目前的模型清單。
什麼時候應選擇該模型而不是其他模型？+
當任務必須處理圖片，並希望在同一請求中使用 V4 Flash 風格的文字與代理能力時，可優先考慮它。對於純文字、精細視覺或正式環境關鍵任務，應使用具代表性的測試與其他模型比較準確度、延遲、穩定性和成本。
準備呼叫 DeepSeek V4 Flash Vision Exp？
透過一個 API Key 接入 DeepSeek V4 Flash Vision Exp 與更多 AI 模型。
DeepSeek V4 Flash Vision Exp 媒體與示範
關於 DeepSeek V4 Flash Vision Exp 的已核驗公開公告、API 指南、示範和社群討論。
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