DeepSeek V4 Flash Vision Exp өндірістік пайдалану үшін дайын ба?

Бұл эксперименттік модель, сондықтан оны әдепкі өндірістік модель ретінде таңдамас бұрын, өндірістік командалар өз жұмыс жүктемелерінде сенімділікті, визуалды дәлдікті, кідірісті және істен шығу мінез-құлқын тексеріп растауы керек.

DeepSeek V4 Flash Vision Exp кодтау агенттері үшін пайдалануға бола ма?

Иә. Модель V4 Flash отбасына тән агенттік кодтау мүмкіндіктерін сақтай отырып, визуалды енгізуді қосады. Бұл кодтау агенттеріне бастапқы кодты скриншоттармен, UI күйлерімен, диаграммалармен және визуалды дебаг ақпаратымен бірге пайымдауға мүмкіндік береді.

DeepSeek V4 Flash Vision Exp қандай кескін пішімдерін қолдайды?

API JPEG, PNG, GIF және WebP сияқты ортақ кескін пішімдерін қолдайды. Кескіндерді Base64 дерек URL-дері, жария қолжетімді HTTP(S) URL-дері немесе Files API арқылы беруге болады.

DeepSeek V4 Flash Vision Exp OpenAI-мен үйлесімді API-ларды қолдай ма?

Иә. DeepSeek осы модель үшін OpenAI-мен үйлесімді Chat Completions және Responses API-ларын құжаттайды, сондай-ақ Anthropic-пен үйлесімді API интерфейсін ұсынады. Кескін мазмұнының нақты құрылымы бұл интерфейстер арасында ерекшеленеді.

DeepSeek V4 Flash Vision Exp API-ының контекст терезесі қандай?

DeepSeek V4 Flash Vision Exp DeepSeek V4 архитектурасынан мұраланған 1 миллион токендік контекст терезесін қолдайды. Бұл оны мол мәтіндік контекстті визуалды енгізулермен біріктіретін ұзаққа созылатын агент сессияларына қолайлы етеді.

DeepSeek V4 Flash Vision Exp DeepSeek V4 Flash-тен несімен ерекшеленеді?

V4 Flash Vision Exp V4 Flash агенттік моделіне табиғи визуалды түсіну мүмкіндігін қосады. Стандартты V4 Flash негізінен мәтінге бағдарланған, ал Vision Exp агент жұмыс ағыны ішінде скриншоттарды, диаграммаларды және басқа кескіндерді тікелей өңдей алады.

DeepSeek V4 Flash Vision Exp API арқылы скриншоттар мен UI кескіндерін талдай ала ма?

Иә. DeepSeek V4 Flash Vision Exp мәтінмен бірге кескін енгізуді қабылдайды және скриншоттарды, интерфейстерді, графиктерді, диаграммаларды және басқа визуалды ақпаратты талдай алады. Бұл оны мультимодальды кодтау мен браузер-агент жұмыс ағындарына қолайлы етеді.

Мультимодальды агенттер үшін DeepSeek V4 Flash Vision Exp Claude Opus 4.8-пен қалай салыстырылады?

Жеткізуші бастапқы хабарлаған нәтижелер бәсекеге қабілетті: Vision Exp Chartography-де 64.3 балл жинайды, ал Claude Opus 4.8 65.0 балл жинайды; сондай-ақ Agents' Last Exam және ZeroBench бойынша жоғары, бірақ ApexBench бойынша төмен нәтижелер көрсетеді. Бұл нәтижелер алдын ала және тәуелсіз түрде расталған рейтингтер ретінде қарастырылмауы керек.

DeepSeek

Қолжетімді

deepseek-v4-flash-vision-exp

DeepSeek-V4-Flash-Vision API

deepseek-v4-flash-vision-exp моделі мәтінмен қатар кескіндерді де қабылдайды, сондықтан сіз модельден суреттерді сипаттауды, скриншоттардан мәтінді оқуды, диаграммаларды талдауды және тағы басқаларын сұрай аласыз. Қолдау көрсетілетін кескін пішімдері: JPEG, PNG, GIF және WebP. Пішім файлдың атауына немесе көрсетілген MIME түріне емес, нақты файл мазмұнына қарай анықталады.

Бастапқы баға

$0.352 / 1М кіріс токен

Пайдалануға негізделген төлем

API күйі

Қолжетімді

Өндірістік соңғы нүкте

Жауап беру уақыты

Async-қа дайын

Байқалған API жауап беру уақыты

Шығарылған күні

Aug 20, 2026

DeepSeek

Playground

DeepSeek-V4-Flash-Vision моделін нақты сұраныспен байқап көріңіз, параметрлерін қарап шығыңыз және API-ді біріктірмес бұрын нәтижені тексеріңіз.

Шолу

DeepSeek-V4-Flash-Vision туралы маңызды мінез-құлық пен интеграция ерекшеліктерін қамтитын практикалық шолу.

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp техникалық сипаттамалары

Сипаттама	DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp
Модель идентификаторы	deepseek-v4-flash-vision-exp
Қызмет жеткізуші	DeepSeek
Модель түрі	Эксперименттік мультимодальды көру-тіл моделі
Шығарылған күні	2026 жылғы 21 тамыз
Енгізу түрлері	Мәтін, Сурет
Шығыс түрі	Мәтін
Контекст терезесі	1M токен
Максималды шығыс	384K токенге дейін
Сурет үшін максимум токен	Әр сурет үшін 384 токен
Қолдау көрсетілетін сурет форматтары	JPEG, PNG, GIF, WebP
Суреттерді енгізу тәсілдері	Base64, public URL, Files API
API интерфейстері	Chat Completions, Messages, Responses
Пайымдау	Қолдайды
Модель мәртебесі	Эксперименттік
Енгізу бағасы	DeepSeek-V4-Flash-пен бірдей баға
Шығыс бағасы	DeepSeek-V4-Flash-пен бірдей баға

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 2026 жылғы 21 тамызда DeepSeek API платформасында эксперименттік мультимодальды модель ретінде таныстырылды. Ол V4-Flash отбасын табиғи суретті түсінумен кеңейтеді әрі V4-Flash-тің мәтінге бағытталған Агент, пайымдау және әлемдік білім мүмкіндіктерін сақтайды.

API-дің ең назар аударарлық сипаттарының бірі – сурет-токен тиімділігі: әр сурет токендерге түрлендіріліп, есептеуде әр сурет үшін 384 токенмен шектеледі. Модель суреттерді қабылдаудың үш әдісін қолдайды—inline Base64, сыртқы URL-дар және Files API—бұл оны қарапайым көрінетін сұранымдардан бастап көпқадамды Агент жұмыс ағындарына дейін қолайлы етеді.

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp деген не?

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp – визуалды түсінуді пайымдау және Агент жұмыс ағындарымен біріктіру үшін жасалған, V4-Flash-тің эксперименттік мультимодальды нұсқасы.

Оны кәдімгі суретті түсіну моделінен ажырату маңызды. Модель жай ғана OCR немесе суретке сипаттама беретін жүйе ретінде позицияланбайды. Оның басты құндылығы – суреттегі ақпаратты түсініп, ондағы деректерге негізделе отырып пайымдап, содан кейін мәтіндік немесе құралға негізделген тапсырманы жалғастыра алатын AI агент жұмыс ағындарына визуалды ақпаратты енгізу.

Мысалы, Агент веб-интерфейстің скриншотын алып, тиісті UI элементтерін анықтап, нені өзгерту керегін пайымдап, әрі қарай кодтау немесе автоматтандыру жұмыс ағынын жалғастыра алады. Сол сияқты диаграммалар, дашбордтар, скриншоттар және суретке негізделген құжаттар кеңірек пайымдау конвейеріне енгізіле алады.

DeepSeek бұл эксперименттік модельді V4-Flash-тің мәтіндік мүмкіндіктерін сақтай отырып, визуалды түсінуді қажет ететін Агент бенчмарктарына арналған өнімділікті едәуір жақсартатын модель ретінде сипаттайды. DeepSeek сондай-ақ оның мультимодальды Агент мүмкіндігі Claude Opus 4.8 деңгейіне жақындағанын хабарлайды. Бұл бенчмарк туралы мәлімдемелер жеткізуші тарапынан жарияланған және оларды тәуелсіз үшінші тарап бағалары ретінде түсінуге болмайды.

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp негізгі мүмкіндіктері қандай?

Түпнұсқа мультимодальды енгізу: Модель бір сұранымда мәтін мен суреттерді қабылдайды, бұл әзірлеушілерге жеке сурет-мәтін алдын ала өңдеу конвейерін құрудың орнына визуалды дәлелдерді табиғи тілдегі нұсқаулықтармен біріктіруге мүмкіндік береді.
Агент жұмыс ағындарына арналған көру: Ең маңызды айырмашылығы – визуалды түсінуді Агентке бағытталған пайымдаумен интеграциялау. Бұл скриншоттарды, диаграммаларды, интерфейстерді және басқа визуалды күйлерді көпқадамды AI жұмыс ағындарының бір бөлігі ретінде пайдалануға мүмкіндік береді.
384 токендік сурет шегі: Суреттер инференс және есептеу үшін токендерге түрлендіріледі, әр сурет ең көп дегенде 384 токен тұтынады. Бұл суретке бай қолданбалар үшін салыстырмалы түрде болжамды құн құрылымын жасайды.
1M токендік контекст: Модель V4-Flash отбасына тән өте үлкен контекст мүмкіндігін сақтайды, бұл визуалды енгізулермен бірге үлкен мәтіндік контексттерді біріктіретін жұмыс ағындарына қолайлы. Қазіргі модель тізімдерінде 1M токендік контекст терезесі және 384K-қа дейінгі шығыс токендері көрсетіледі.
Бірнеше API интерфейсі: Әзірлеушілер модельге Chat Completions, Anthropic-ке үйлесімді Messages немесе Responses API-лері арқылы қол жеткізе алады. Бұл модельді қолданыстағы LLM және Агент инфрақұрылымына біріктіруді жеңілдетеді.
Қайта пайдаланылатын суреттер үшін Files API: Әзірлеушілер суретті бір рет жүктеп, кейін оны file_id арқылы сілтей алады, бұл бір суретті бірнеше Агент айналымында қайта қарау қажет болғанда өте пайдалы. DeepSeek vision моделімен қатар Files API-ді енгізді.

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp бенчмарктарда қалай өнім береді?

Ең күшті жарияланған нәтижелер Агент және мультимодальды бағалауларда шоғырланған. DeepSeek V4-Flash-Vision-Exp V4-Flash-тің мәтіндік мүмкіндіктерін сақтай отырып, визуалды түсінуді қажет ететін тапсырмаларда елеулі жақсару көрсететінін хабарлайды.

Хабарланған нәтижелерге мыналар кіреді:

Бенчмарк	Хабарланған ұпай
Terminal-Bench 2.1	83.9
DeepSWE	59.3
Chartography, p0.95	64.3
Chartography, p1.0	63.3
NL2Repo	57.7
DSBench-Hard	63.6
AutomationBench (Public)	25.7
ApexBench, Pass@1	36.5
Agents' Last Exam	27.3
ZeroBench, Pass@5	35.0

Әсіресе p0.95 деңгейінде 64.3 Chartography ұпайы маңызды, себебі ол дәстүрлі тек мәтіндік бенчмарк емес, визуалды/Агентке бағытталған бағалауды білдіреді. DeepSeek осы нәтижелерді модельдің мультимодальды Агент мүмкіндігі Opus 4.8-ге жақындайтынын дәлелдеуге пайдаланады.

Алайда бұл сандарды жарыққа шығарылған бастау нәтижелері ретінде қарастыру керек, тәуелсіз түрде жаңғыртылған бенчмарк ұпайлары ретінде емес. Өндірістік модельді таңдау үшін әзірлеушілер модельді өздерінің скриншоттары, диаграммалары, құжаттары, UI күйлері және Агент гарнистері бойынша тексеруі тиіс.

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp басқа модельдермен қалай салыстырылады?

Модель	Негізгі күш	Көру	Агент/Пайымдау	Контекст	Ең қолайлы
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp	Төмен құнды мультимодальды Агент жұмыс ағындары	✓	Күшті	1M	Визуалды Агенттер, скриншоттар, диаграммалар, автоматтандыру
DeepSeek-V4-Flash	Жалпы пайымдау және Агент тапсырмалары	Бастапқы модельде түпнұсқа көру жоқ	Күшті	1M	Мәтінге негізделген Агенттер және кодтау
Claude Opus 4.8	Алдыңғы қатарлы пайымдау және мультимодальды Агент өнімділігі	✓	Өте күшті	Үлкен контекст	Күрделі кәсіпорын Агенттері
Gemini family	Мультимодальды түсіну және ұзақ контекстті қолданбалар	✓	Күшті	Үлкен контекст	Құжаттар, медиа, мультимодальды қолданбалар

Ең мағыналы салыстыру жай ғана бір модельдің суреттерді тани алатыны емес. DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp төмен құнды мультимодальды Агент қабатын нысанаға алады: ол суретті түсінуді V4-Flash-ке тиесілі пайымдау және Агент мүмкіндіктерімен біріктіреді.

DeepSeek-V4-Flash-пен салыстырғанда басты жаңарту – визуалды қабылдау. Мәтінге бағытталған негізгі мүмкіндіктер V4-Flash-пен кеңінен сәйкестікте қалуы көзделген, ал визуалды Агент бағалаулары елеулі жақсартуды көрсетеді.

Claude Opus 4.8 сияқты шекаралық мультимодальды модельдермен салыстырғанда, DeepSeek-тің таныстырудағы позициясы әлдеқайда тар мәлімдемені ерекше атап өтеді: оның мультимодальды Агент бенчмарк өнімділігі Opus 4.8-ге жақындайды. Бұл екі модель жалпы интеллект, кодтау, көру, пайымдау, құралдарды пайдалану және сенімділік бойынша тең дегенді білдірмейді.

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp үшін ең жақсы қолдану жағдайлары қандай?

Скриншоттан кодқа және UI талдауы

Әзірлеушілер веб-сайттардың, қолданбалардың, дашбордтардың немесе дизайн интерфейстерінің скриншоттарын беріп, модельден UI элементтерін анықтауды, орналасу мәселелерін диагностикалауды немесе іске асыру нұсқауларын жасауды сұрай алады. Бұл модельді визуалды дәлелдерден пайымдай алатын AI кодтау Агенттері үшін әсіресе қызықты етеді.

Визуалды браузер Агенттері

Браузер Агенті DOM немесе қолжетімділік ағашына ғана сүйенудің орнына бақылау ретінде скриншоттарды пайдалана алады. Модель веб-беттің визуалды күйін түсіндіріп, бұл ақпаратты өз пайымдауымен және құралдарды шақыру циклымен біріктіре алады.

Диаграмма және тақта талдауы

Модель диаграммалар, дашбордтар және басқа визуалды дерек көрсетілімдерін талдай алады. Бұл жерде жарияланған Chartography нәтижесі ерекше маңызды.

Суретке негізделген құжаттарды түсіну

Мәтін, кестелер, диаграммалар немесе құрылымдалған ақпарат бар суреттерді модельге тікелей беруге болады. Әзірлеушілер бұл мүмкіндікті құжат талдауы, ақпаратты шығару және визуалды сұрақ-жауап үшін пайдалана алады.

Мультимодальды кодтау Агенттері

Кодтау Агенті бастапқы кодты қателердің скриншоттарымен, IDE күйлерімен, рендерленген веб-беттермен немесе дизайн эталондарымен біріктіре алады. Әрбір скриншотты қолмен мәтіндік сипаттамаға айналдырудың орнына, модель визуалды енгізуден тікелей пайымдай алады.

Визуалды автоматтандыру

Модель келесі әрекетті таңдаудан бұрын қазіргі көріністі түсінуі керек автоматтандыру жүйелерінің қабылдау компоненті бола алады. Бұл GUI автоматтандыруы мен компьютерді пайдалану жұмыс ағындарына ерекше қатысты.

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp модель нұсқасы және API қолжетімділігі

Ағымдағы модель идентификаторы:

deepseek-v4-flash-vision-exp

Модель 2026 жылғы 21 тамызда DeepSeek API арқылы қолжетімді болды. Әзірлеушілер мультимодальды API сұранымдарын жасағанда осы модель ID-ін көрсете алады.

Модель қазіргі уақытта үш негізгі API стилін қолдайды:

Chat Completions
Messages
Responses

Суреттерді келесі тәсілдермен беруге болады:

Base64
Public image URL
Files API / file_id

Бұл комбинация мультимодальды Агенттерді құратын әзірлеушілер үшін өте пайдалы, өйткені сол модельді қолданыстағы OpenAI-ге үйлесімді, Anthropic-ке үйлесімді немесе Responses-ке негізделген инфрақұрылымға енгізуге болады.

Неліктен DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp пайдалану керек?

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp ең сенімді болғанда — көру және Агенттік пайымдау API құнын айтарлықтай арттырмай бірігіп жұмыс істеуі қажет.

Оның ең үлкен артықшылықтары жай ғана суретті сипаттау мүмкіндігінен тұрмайды. Модель визуалды енгізуді 1M токендік контекст терезесімен, Агентке бағытталған пайымдаумен, бірнеше API интерфейсімен және әр сурет үшін 384 токенмен шектелген есептеумен біріктіреді.

Скриншотты талдау, визуалды кодтау Агенттері, диаграмма өңдеу конвейерлері, браузер автоматтандыру және мультимодальды бизнес жұмыс ағындарын құратын әзірлеушілер үшін deepseek-v4-flash-vision-exp бастапқыда сынаққа арналған қызықты эксперименттік модель.

Алайда өндірістік орналастыруларда оны бастапқыда сыналып, бенчмарк жасалуы тиіс модель ретінде қарастыру керек. Оның эксперименттік мәртебесі және тәуелсіз мультимодальды бенчмарк деректерінің шектеулі мөлшері қосымшаларға тән тестілеудің маңызды екенін білдіреді.

CometAPI арқылы DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp API-ге қалай қол жеткізуге болады

CometAPI әрбір модель жеткізушісіне жеке интеграция құрусыз DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp-пен тәжірибе жасағысы келетін әзірлеушілерге бірыңғай API қол жеткізу қабатын ұсына алады.

Негізгі жұмыс ағыны:

CometAPI тіркелгісін жасап, API кілтін алыңыз.
Модель ретінде deepseek-v4-flash-vision-exp таңдаңыз.
Қолдау көрсетілетін мультимодальды сұраным форматын пайдаланып мәтінді суретпен бірге жіберіңіз.
Қолданбаңызда қайтарылған мәтіндік жауапты өңдеіңіз.
Өндірістік трафикті бағыттамас бұрын модельді қолданыстағы көрінетін немесе Агент моделіңізге қарсы бенчмарк жасаңыз.

Қорытынды

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp – V4-Flash қабілеттер стегіне табиғи суретті түсінуді қосатын, үлкен контекст пен пайымдауға бағытталған дизайнды сақтайтын эксперименттік мультимодальды Агент моделі.

Ең қызықты комбинация – көру + Агенттік пайымдау + 1M токендік контекст + әр сурет үшін 384 токен шегі. DeepSeek визуалды Агент бенчмарктарында елеулі өсімдер туралы хабарлайды және модельдің мультимодальды Агент мүмкіндігі Opus 4.8-ге жақындайтынын айтады, бірақ бұл нәтижелер жеткізуші тарапынан хабарланған және тәуелсіз түрде расталуы тиіс.

CometAPI пайдаланушылары үшін бұл модель мәтіндік Агенттерден скриншотты түсіну, визуалды кодтау, диаграмма талдауы, браузер автоматтандыру және мультимодальды жұмыс ағындарына өту қажет болғанда сынауға тұрарлық.

ЖҚС

Баға белгілеу

Жоғарыдағы жылдам бағалауды бір іске қосу үшін пайдаланыңыз, содан кейін CometAPI мен ресми баға арасындағы толық салыстыруды қараңыз.

Бірінші сұраныс

—

Болжамды CometAPI пайдалану құны

Он сұраныс

—

Болжамды CometAPI пайдалану құны

Он бес сұраныс

—

Болжамды CometAPI пайдалану құны

DeepSeek-V4-Flash-Vision үшін баға белгілеу

[Модель атауы] үшін әртүрлі бюджеттер мен пайдалану қажеттіліктеріне сәйкес келетін бәсекеге қабілетті баға белгілеуді зерттеңіз. Біздің икемді жоспарларымыз сіз тек пайдаланған нәрсеңіз үшін ғана төлеуіңізді қамтамасыз етеді, бұл сіздің талаптарыңыз өскен сайын масштабтауды жеңілдетеді. [Модель атауы] шығындарды басқарылатын деңгейде ұстай отырып, сіздің жобаларыңызды қалай жақсарта алатынын біліңіз.

Model	Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
deepseek-v4-flash-vision	Енгізу:$0.352/M Шығыс:$1.056/M	Енгізу:$0.44/M Шығыс:$1.32/M	-20%
deepseek-v4-flash-vision-exp	Енгізу:$0.352/M Шығыс:$1.056/M	Енгізу:$0.44/M Шығыс:$1.32/M	-20%

API

Жұмыс істейтін соңғы нүкте мен код мысалын көшіріңіз, барлық параметрлер қажет болғанда толық API анықтамалығын ашыңыз.

Бір API, өндіріске дайын модельге қолжетімділік

Бір рет аутентификациядан өтіп, модель соңғы нүктесін шақырыңыз және провайдерлер арасында бірдей төлем мен бақылау процесін сақтаңыз.

DeepSeek-V4-Flash-Vision үшін үлгі код және API

[Модель атауы] үшін кешенді үлгі кодтары мен API ресурстарына қол жеткізіп, интеграция процесіңізді жеңілдетіңіз. Біздің толық құжаттама қадам-қадаммен нұсқаулық береді, жобаларыңызда [Модель атауы] мүмкіндіктерін толық пайдалануға көмектеседі.

#!/usr/bin/env bash

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"
IMAGE_BASE64="${IMAGE_BASE64:-<BASE64_DATA>}"

chat_response=$(curl --silent --show-error --fail-with-body --max-time 180 --retry 0 \
  --request POST "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions" \
  --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data-raw "$(jq -nc --arg model 'deepseek-v4-flash-vision-exp' --arg image_base64 "$IMAGE_BASE64" '{
    model: $model,
    thinking: {type: "disabled"},
    messages: [{
      role: "user",
      content: [
        {type: "text", text: "Describe the main visual elements in this image in one concise sentence."},
        {type: "image_url", image_url: {url: ("data:image/png;base64," + $image_base64)}}
      ]
    }],
    max_tokens: 512
  }')" \
  ${COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE:+--write-out $'%{stderr}__COMETAPI_RUNTIME__{"method":"POST","path":"/v1/chat/completions","http_status":%{http_code},"headers":{"content-type":"%header{content-type}","x-cometapi-request-id":"%header{x-cometapi-request-id}","x-request-id":"%header{x-request-id}","request-id":"%header{request-id}","cf-ray":"%header{cf-ray}"}}
'})

printf 'Chat Completions response:
'
printf '%s
' "$chat_response" | jq -r '.choices[0].message.content'

cURL Code Example

#!/usr/bin/env bash

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"
IMAGE_BASE64="${IMAGE_BASE64:-<BASE64_DATA>}"

chat_response=$(curl --silent --show-error --fail-with-body --max-time 180 --retry 0 \
  --request POST "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions" \
  --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data-raw "$(jq -nc --arg model 'deepseek-v4-flash-vision-exp' --arg image_base64 "$IMAGE_BASE64" '{
    model: $model,
    thinking: {type: "disabled"},
    messages: [{
      role: "user",
      content: [
        {type: "text", text: "Describe the main visual elements in this image in one concise sentence."},
        {type: "image_url", image_url: {url: ("data:image/png;base64," + $image_base64)}}
      ]
    }],
    max_tokens: 512
  }')" \
  ${COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE:+--write-out $'%{stderr}__COMETAPI_RUNTIME__{"method":"POST","path":"/v1/chat/completions","http_status":%{http_code},"headers":{"content-type":"%header{content-type}","x-cometapi-request-id":"%header{x-cometapi-request-id}","x-request-id":"%header{x-request-id}","request-id":"%header{request-id}","cf-ray":"%header{cf-ray}"}}\n'})

printf 'Chat Completions response:\n'
printf '%s\n' "$chat_response" | jq -r '.choices[0].message.content'

Python Code Example

import json
import os
import sys

import requests


# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
IMAGE_BASE64 = os.environ.get("IMAGE_BASE64") or "<BASE64_DATA>"
IMAGE_DATA_URL = f"data:image/png;base64,{IMAGE_BASE64}"
MODEL = "deepseek-v4-flash-vision-exp"
PROMPT = "Describe the main visual elements in this image in one concise sentence."
HEADERS = {
    "Authorization": f"Bearer {COMETAPI_KEY}",
    "Content-Type": "application/json",
}


def capture_runtime(response, path):
    if os.environ.get("COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE") != "1":
        return
    safe_headers = {
        name: response.headers.get(name)
        for name in (
            "cf-ray",
            "content-length",
            "content-type",
            "date",
            "request-id",
            "server",
            "x-cometapi-request-id",
            "x-request-id",
        )
        if response.headers.get(name) is not None
    }
    print(
        "__COMETAPI_RUNTIME__"
        + json.dumps(
            {
                "method": "POST",
                "path": path,
                "http_status": response.status_code,
                "headers": safe_headers,
            }
        ),
        file=sys.stderr,
    )


chat_response = requests.post(
    "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions",
    headers=HEADERS,
    json={
        "model": MODEL,
        "thinking": {"type": "disabled"},
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {"type": "text", "text": PROMPT},
                    {"type": "image_url", "image_url": {"url": IMAGE_DATA_URL}},
                ],
            }
        ],
        "max_tokens": 512,
    },
    timeout=180,
)
capture_runtime(chat_response, "/v1/chat/completions")
chat_response.raise_for_status()
chat = chat_response.json()
print("Chat Completions response:")
print(chat["choices"][0]["message"]["content"])

JavaScript Code Example

// Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
const apiKey = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const imageBase64 = process.env.IMAGE_BASE64 || "<BASE64_DATA>";
const imageDataUrl = `data:image/png;base64,${imageBase64}`;
const model = "deepseek-v4-flash-vision-exp";
const prompt = "Describe the main visual elements in this image in one concise sentence.";
const headers = {
  Authorization: `Bearer ${apiKey}`,
  "Content-Type": "application/json",
};

function captureRuntime(response, path) {
  if (process.env.COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE !== "1") return;
  const safeHeaderNames = [
    "cf-ray",
    "content-length",
    "content-type",
    "date",
    "request-id",
    "server",
    "x-cometapi-request-id",
    "x-request-id",
  ];
  const safeHeaders = Object.fromEntries(
    safeHeaderNames
      .map((name) => [name, response.headers.get(name)])
      .filter(([, value]) => value !== null),
  );
  console.error(
    `__COMETAPI_RUNTIME__${JSON.stringify({
      method: "POST",
      path,
      http_status: response.status,
      headers: safeHeaders,
    })}`,
  );
}

const chatResponse = await fetch("https://api.cometapi.com/v1/chat/completions", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    model,
    thinking: { type: "disabled" },
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: [
          { type: "text", text: prompt },
          { type: "image_url", image_url: { url: imageDataUrl } },
        ],
      },
    ],
    max_tokens: 512,
  }),
  signal: AbortSignal.timeout(180_000),
});
captureRuntime(chatResponse, "/v1/chat/completions");
if (!chatResponse.ok) throw new Error(`Chat Completions failed: HTTP ${chatResponse.status}`);
const chat = await chatResponse.json();
console.log("Chat Completions response:");
console.log(chat.choices[0].message.content);

Мүмкіндіктер

Архитектураны таңдамас немесе өндірістік жүктемені бағаламас бұрын модельдің маңызды деректерін қарап шығыңыз.

Қолдау көрсетілетін мүмкіндіктер

Қолданыстағы модель API қайтаратын мүмкіндіктер.

text-to-text

image-to-text

Кіріс және шығыс

Кірістер

text

Шығыстар

text

Өндірістік профиль

Провайдер: DeepSeek
Контекст: Модельге байланысты
Коммерциялық пайдалану: Қолдау көрсетіледі

Қолдану жағдайлары

DeepSeek-V4-Flash-Vision моделін оның text мүмкіндіктеріне сәйкес өндірістік жұмыс ағындарында пайдаланыңыз, содан кейін ұзақ мерзімді интеграцияға кірісер алдында баламаларды салыстырыңыз.

Өндірістік чат және агент жұмыс ағындары

Кодтау, талдау және құрылымдалған генерация

Бір API арқылы жоғары көлемді автоматтандыру

Басқа модельдер

Сапасы, кідірісі, мүмкіндіктері мен бағасы бойынша CometAPI арқылы қолжетімді басқа модельдерді салыстырыңыз.

Модельдерді салыстыруды ашу →

Google

Gemini 3.7 Flash

3.7 Flash бағдарламалық жасақтама инженериясы, білімге негізделген жұмыс және веб-әзірлеу жұмыс ағындарында айтарлықтай жақсартулар ұсынады — таныстырылым бағасы миллион токен үшін 3.6 Flash-тың бастапқы бағасының жартысы.

Модельді көру

DeepSeek

DeepSeek V4 Pro

DeepSeek V4 Pro — DeepSeek әзірлеген ірі ауқымды сарапшылар қоспасы моделі, жалпы параметрлері 1.6T және белсендірілген параметрлері 49B, 1M-токендік контекст терезесін қолдайды. Ол күрделі пайымдау, код жазу және ұзақ көкжиекті агентке негізделген жұмыс ағындары үшін әзірленген, сондай-ақ білім, математика және бағдарламалық инженерия бенчмарктерінде жоғары нәтижелер көрсетеді.

Модельді көру

xAI

Grok 4.6

Кодқа да, басқа барлық нәрсеге де арналған флагмандық модель: агенттік түрде құралдарды шақыру, минималды галлюцинациялар, бапталатын пайымдау.

Модельді көру

Zhipu AI

GLM 5.3

GLM-5.3 — күрделі бағдарламалау, ұзақ көкжиекті тапсырмалар және киберқауіпсіздік сценарийлері үшін оңтайландырылған келесі буындағы ашық бастапқы кодты үлкен тілдік модель. Ол GLM-5.2-мен салыстырғанда бағдарламалау мүмкіндіктері мен агенттердің өнімділігін айтарлықтай жақсартады.

Модельді көру

Anthropic

Claude Fable 5

Claude Fable 5-ке қолжетімділік қалпына келтірілді. Ол ең өршіл бағдарламалау мен кәсіби жұмысыңызға 5-буындық интеллект әкеледі.

Модельді көру

Anthropic

Claude Sonnet 5

Код жазуға және агенттерге арналған жоғары өнімді модель

Модельді көру

Uptime

Өндіріске көшпес бұрын нақты уақыттағы heartbeat деректерін, соңғы нүкте қолжетімділігін және байқалған жауап беру уақытын қараңыз.

Нұсқалар

Өндірістік интеграцияны бекітпес бұрын қолжетімді модель идентификаторларын қараңыз.

deepseek-v4-flash-vision

deepseek-v4-flash-vision-exp

Шолуды жалғастыру

Модельдерді салыстырып, зерттеуіңізді жалғастырыңыз

DeepSeek

Қолжетімді

deepseek-v4-flash-vision-exp

DeepSeek-V4-Flash-Vision API

Бастапқы баға

$0.352 / 1М кіріс токен

Пайдалануға негізделген төлем

API күйі

Қолжетімді

Өндірістік соңғы нүкте

Жауап беру уақыты

Async-қа дайын

Байқалған API жауап беру уақыты

Шығарылған күні

Aug 20, 2026

DeepSeek

Playground

Шолу

DeepSeek-V4-Flash-Vision туралы маңызды мінез-құлық пен интеграция ерекшеліктерін қамтитын практикалық шолу.

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp техникалық сипаттамалары

Сипаттама	DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp
Модель идентификаторы	deepseek-v4-flash-vision-exp
Қызмет жеткізуші	DeepSeek
Модель түрі	Эксперименттік мультимодальды көру-тіл моделі
Шығарылған күні	2026 жылғы 21 тамыз
Енгізу түрлері	Мәтін, Сурет
Шығыс түрі	Мәтін
Контекст терезесі	1M токен
Максималды шығыс	384K токенге дейін
Сурет үшін максимум токен	Әр сурет үшін 384 токен
Қолдау көрсетілетін сурет форматтары	JPEG, PNG, GIF, WebP
Суреттерді енгізу тәсілдері	Base64, public URL, Files API
API интерфейстері	Chat Completions, Messages, Responses
Пайымдау	Қолдайды
Модель мәртебесі	Эксперименттік
Енгізу бағасы	DeepSeek-V4-Flash-пен бірдей баға
Шығыс бағасы	DeepSeek-V4-Flash-пен бірдей баға

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp деген не?

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp негізгі мүмкіндіктері қандай?

Түпнұсқа мультимодальды енгізу: Модель бір сұранымда мәтін мен суреттерді қабылдайды, бұл әзірлеушілерге жеке сурет-мәтін алдын ала өңдеу конвейерін құрудың орнына визуалды дәлелдерді табиғи тілдегі нұсқаулықтармен біріктіруге мүмкіндік береді.
Агент жұмыс ағындарына арналған көру: Ең маңызды айырмашылығы – визуалды түсінуді Агентке бағытталған пайымдаумен интеграциялау. Бұл скриншоттарды, диаграммаларды, интерфейстерді және басқа визуалды күйлерді көпқадамды AI жұмыс ағындарының бір бөлігі ретінде пайдалануға мүмкіндік береді.
384 токендік сурет шегі: Суреттер инференс және есептеу үшін токендерге түрлендіріледі, әр сурет ең көп дегенде 384 токен тұтынады. Бұл суретке бай қолданбалар үшін салыстырмалы түрде болжамды құн құрылымын жасайды.
1M токендік контекст: Модель V4-Flash отбасына тән өте үлкен контекст мүмкіндігін сақтайды, бұл визуалды енгізулермен бірге үлкен мәтіндік контексттерді біріктіретін жұмыс ағындарына қолайлы. Қазіргі модель тізімдерінде 1M токендік контекст терезесі және 384K-қа дейінгі шығыс токендері көрсетіледі.
Бірнеше API интерфейсі: Әзірлеушілер модельге Chat Completions, Anthropic-ке үйлесімді Messages немесе Responses API-лері арқылы қол жеткізе алады. Бұл модельді қолданыстағы LLM және Агент инфрақұрылымына біріктіруді жеңілдетеді.
Қайта пайдаланылатын суреттер үшін Files API: Әзірлеушілер суретті бір рет жүктеп, кейін оны file_id арқылы сілтей алады, бұл бір суретті бірнеше Агент айналымында қайта қарау қажет болғанда өте пайдалы. DeepSeek vision моделімен қатар Files API-ді енгізді.

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp бенчмарктарда қалай өнім береді?

Хабарланған нәтижелерге мыналар кіреді:

Бенчмарк	Хабарланған ұпай
Terminal-Bench 2.1	83.9
DeepSWE	59.3
Chartography, p0.95	64.3
Chartography, p1.0	63.3
NL2Repo	57.7
DSBench-Hard	63.6
AutomationBench (Public)	25.7
ApexBench, Pass@1	36.5
Agents' Last Exam	27.3
ZeroBench, Pass@5	35.0

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp басқа модельдермен қалай салыстырылады?

Модель	Негізгі күш	Көру	Агент/Пайымдау	Контекст	Ең қолайлы
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp	Төмен құнды мультимодальды Агент жұмыс ағындары	✓	Күшті	1M	Визуалды Агенттер, скриншоттар, диаграммалар, автоматтандыру
DeepSeek-V4-Flash	Жалпы пайымдау және Агент тапсырмалары	Бастапқы модельде түпнұсқа көру жоқ	Күшті	1M	Мәтінге негізделген Агенттер және кодтау
Claude Opus 4.8	Алдыңғы қатарлы пайымдау және мультимодальды Агент өнімділігі	✓	Өте күшті	Үлкен контекст	Күрделі кәсіпорын Агенттері
Gemini family	Мультимодальды түсіну және ұзақ контекстті қолданбалар	✓	Күшті	Үлкен контекст	Құжаттар, медиа, мультимодальды қолданбалар

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp үшін ең жақсы қолдану жағдайлары қандай?

Скриншоттан кодқа және UI талдауы

Визуалды браузер Агенттері

Диаграмма және тақта талдауы

Суретке негізделген құжаттарды түсіну

Мультимодальды кодтау Агенттері

Визуалды автоматтандыру

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp модель нұсқасы және API қолжетімділігі

Ағымдағы модель идентификаторы:

deepseek-v4-flash-vision-exp

Модель қазіргі уақытта үш негізгі API стилін қолдайды:

Chat Completions
Messages
Responses

Суреттерді келесі тәсілдермен беруге болады:

Base64
Public image URL
Files API / file_id

Неліктен DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp пайдалану керек?

CometAPI арқылы DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp API-ге қалай қол жеткізуге болады

Негізгі жұмыс ағыны:

CometAPI тіркелгісін жасап, API кілтін алыңыз.
Модель ретінде deepseek-v4-flash-vision-exp таңдаңыз.
Қолдау көрсетілетін мультимодальды сұраным форматын пайдаланып мәтінді суретпен бірге жіберіңіз.
Қолданбаңызда қайтарылған мәтіндік жауапты өңдеіңіз.
Өндірістік трафикті бағыттамас бұрын модельді қолданыстағы көрінетін немесе Агент моделіңізге қарсы бенчмарк жасаңыз.

Қорытынды

ЖҚС

Баға белгілеу

Бірінші сұраныс

—

Болжамды CometAPI пайдалану құны

Он сұраныс

—

Болжамды CometAPI пайдалану құны

Он бес сұраныс

—

Болжамды CometAPI пайдалану құны

DeepSeek-V4-Flash-Vision үшін баға белгілеу

Model	Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
deepseek-v4-flash-vision	Енгізу:$0.352/M Шығыс:$1.056/M	Енгізу:$0.44/M Шығыс:$1.32/M	-20%
deepseek-v4-flash-vision-exp	Енгізу:$0.352/M Шығыс:$1.056/M	Енгізу:$0.44/M Шығыс:$1.32/M	-20%

API

Бір API, өндіріске дайын модельге қолжетімділік

DeepSeek-V4-Flash-Vision үшін үлгі код және API

#!/usr/bin/env bash

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"
IMAGE_BASE64="${IMAGE_BASE64:-<BASE64_DATA>}"

chat_response=$(curl --silent --show-error --fail-with-body --max-time 180 --retry 0 \
  --request POST "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions" \
  --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data-raw "$(jq -nc --arg model 'deepseek-v4-flash-vision-exp' --arg image_base64 "$IMAGE_BASE64" '{
    model: $model,
    thinking: {type: "disabled"},
    messages: [{
      role: "user",
      content: [
        {type: "text", text: "Describe the main visual elements in this image in one concise sentence."},
        {type: "image_url", image_url: {url: ("data:image/png;base64," + $image_base64)}}
      ]
    }],
    max_tokens: 512
  }')" \
  ${COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE:+--write-out $'%{stderr}__COMETAPI_RUNTIME__{"method":"POST","path":"/v1/chat/completions","http_status":%{http_code},"headers":{"content-type":"%header{content-type}","x-cometapi-request-id":"%header{x-cometapi-request-id}","x-request-id":"%header{x-request-id}","request-id":"%header{request-id}","cf-ray":"%header{cf-ray}"}}
'})

printf 'Chat Completions response:
'
printf '%s
' "$chat_response" | jq -r '.choices[0].message.content'

cURL Code Example

#!/usr/bin/env bash

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"
IMAGE_BASE64="${IMAGE_BASE64:-<BASE64_DATA>}"

chat_response=$(curl --silent --show-error --fail-with-body --max-time 180 --retry 0 \
  --request POST "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions" \
  --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data-raw "$(jq -nc --arg model 'deepseek-v4-flash-vision-exp' --arg image_base64 "$IMAGE_BASE64" '{
    model: $model,
    thinking: {type: "disabled"},
    messages: [{
      role: "user",
      content: [
        {type: "text", text: "Describe the main visual elements in this image in one concise sentence."},
        {type: "image_url", image_url: {url: ("data:image/png;base64," + $image_base64)}}
      ]
    }],
    max_tokens: 512
  }')" \
  ${COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE:+--write-out $'%{stderr}__COMETAPI_RUNTIME__{"method":"POST","path":"/v1/chat/completions","http_status":%{http_code},"headers":{"content-type":"%header{content-type}","x-cometapi-request-id":"%header{x-cometapi-request-id}","x-request-id":"%header{x-request-id}","request-id":"%header{request-id}","cf-ray":"%header{cf-ray}"}}\n'})

printf 'Chat Completions response:\n'
printf '%s\n' "$chat_response" | jq -r '.choices[0].message.content'

Python Code Example

import json
import os
import sys

import requests


# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
IMAGE_BASE64 = os.environ.get("IMAGE_BASE64") or "<BASE64_DATA>"
IMAGE_DATA_URL = f"data:image/png;base64,{IMAGE_BASE64}"
MODEL = "deepseek-v4-flash-vision-exp"
PROMPT = "Describe the main visual elements in this image in one concise sentence."
HEADERS = {
    "Authorization": f"Bearer {COMETAPI_KEY}",
    "Content-Type": "application/json",
}


def capture_runtime(response, path):
    if os.environ.get("COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE") != "1":
        return
    safe_headers = {
        name: response.headers.get(name)
        for name in (
            "cf-ray",
            "content-length",
            "content-type",
            "date",
            "request-id",
            "server",
            "x-cometapi-request-id",
            "x-request-id",
        )
        if response.headers.get(name) is not None
    }
    print(
        "__COMETAPI_RUNTIME__"
        + json.dumps(
            {
                "method": "POST",
                "path": path,
                "http_status": response.status_code,
                "headers": safe_headers,
            }
        ),
        file=sys.stderr,
    )


chat_response = requests.post(
    "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions",
    headers=HEADERS,
    json={
        "model": MODEL,
        "thinking": {"type": "disabled"},
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {"type": "text", "text": PROMPT},
                    {"type": "image_url", "image_url": {"url": IMAGE_DATA_URL}},
                ],
            }
        ],
        "max_tokens": 512,
    },
    timeout=180,
)
capture_runtime(chat_response, "/v1/chat/completions")
chat_response.raise_for_status()
chat = chat_response.json()
print("Chat Completions response:")
print(chat["choices"][0]["message"]["content"])

JavaScript Code Example

// Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
const apiKey = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const imageBase64 = process.env.IMAGE_BASE64 || "<BASE64_DATA>";
const imageDataUrl = `data:image/png;base64,${imageBase64}`;
const model = "deepseek-v4-flash-vision-exp";
const prompt = "Describe the main visual elements in this image in one concise sentence.";
const headers = {
  Authorization: `Bearer ${apiKey}`,
  "Content-Type": "application/json",
};

function captureRuntime(response, path) {
  if (process.env.COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE !== "1") return;
  const safeHeaderNames = [
    "cf-ray",
    "content-length",
    "content-type",
    "date",
    "request-id",
    "server",
    "x-cometapi-request-id",
    "x-request-id",
  ];
  const safeHeaders = Object.fromEntries(
    safeHeaderNames
      .map((name) => [name, response.headers.get(name)])
      .filter(([, value]) => value !== null),
  );
  console.error(
    `__COMETAPI_RUNTIME__${JSON.stringify({
      method: "POST",
      path,
      http_status: response.status,
      headers: safeHeaders,
    })}`,
  );
}

const chatResponse = await fetch("https://api.cometapi.com/v1/chat/completions", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    model,
    thinking: { type: "disabled" },
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: [
          { type: "text", text: prompt },
          { type: "image_url", image_url: { url: imageDataUrl } },
        ],
      },
    ],
    max_tokens: 512,
  }),
  signal: AbortSignal.timeout(180_000),
});
captureRuntime(chatResponse, "/v1/chat/completions");
if (!chatResponse.ok) throw new Error(`Chat Completions failed: HTTP ${chatResponse.status}`);
const chat = await chatResponse.json();
console.log("Chat Completions response:");
console.log(chat.choices[0].message.content);

Мүмкіндіктер

Қолдау көрсетілетін мүмкіндіктер

Қолданыстағы модель API қайтаратын мүмкіндіктер.

text-to-text

image-to-text

Кіріс және шығыс

Кірістер

text

Шығыстар

text

Өндірістік профиль

Провайдер: DeepSeek
Контекст: Модельге байланысты
Коммерциялық пайдалану: Қолдау көрсетіледі

Қолдану жағдайлары

Өндірістік чат және агент жұмыс ағындары

Кодтау, талдау және құрылымдалған генерация

Бір API арқылы жоғары көлемді автоматтандыру

Басқа модельдер

Сапасы, кідірісі, мүмкіндіктері мен бағасы бойынша CometAPI арқылы қолжетімді басқа модельдерді салыстырыңыз.

Модельдерді салыстыруды ашу →

Код жазуға және агенттерге арналған жоғары өнімді модель

Модельді көру

Uptime

Нұсқалар

Өндірістік интеграцияны бекітпес бұрын қолжетімді модель идентификаторларын қараңыз.

deepseek-v4-flash-vision

deepseek-v4-flash-vision-exp

Шолуды жалғастыру