⚡️ شرکت DeepSeek وزن‌های مدل Vision خود را منتشر کرد!شرکت DeepSeek پس از ۱۰ روز از معرفی اولیه، وزن‌

⚡️ شرکت DeepSeek وزن‌های مدل Vision خود را منتشر کرد!شرکت DeepSeek پس از ۱۰ روز از معرفی اولیه، وزن‌های مدل آزمایشی DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp را با ۳۰۵ میلیارد پارامتر روی Hugging Face منتشر کرده است. این مدل با مجوز MIT در دسترس عموم قرار گرفته.---🖼 چه چیزی در این مدل جدید است؟این مدل بر روی معماری V4-Flash ساخته شده و با افزودن ماژول‌های بصری (Vision Modules) و آموزش تکمیلی، توانایی درک تصاویر را به دست آورده است. حالا این مدل می‌تواند:- اسکرین‌شات‌ها را تحلیل کند- نمودارها و گراف‌ها را بخواند- با ابزارهای مختلف کار کند (Tool Use)---📊 عملکرد در بنچمارک‌ها (مقایسه با نسخه قبلی و Opus 4.8):در وظایف چندوجهی (با تصویر):- بنچمارک ApexBench: امتیاز ۳۶.۵ در برابر ۲۶.۲ (افزایش قابل‌توجه)- بنچمارک Agents' Last Exam: ۲۷.۳ در برابر ۲۵.۷ (به‌تر از Opus 4.8)- بنچمارک ZeroBench: ۳۵.۰ در برابر ۳۴.۰ (به‌تر از Opus 4.8)در وظایف متنی:- بنچمارک Toolathlon-Verified: ۷۵.۹ در برابر ۷۰.۳ (پیشرفت خوب)- بنچمارک NL2Repo: ۵۷.۷ در برابر ۵۴.۲- بنچمارک DeepSWE: ۵۹.۳ در برابر ۵۸.۰ (به‌تر از Opus 4.8!)- بنچمارک Terminal Bench 2.1: ۸۳.۹ در برابر ۸۵.۰ (کمی پایین‌تر از Opus)---⚙️ نحوه اجرامدل از طریق vLLM ،SGLang و Transformers قابل اجراست و با Docker نیز پشتیبانی می‌شود. تصاویر را می‌توان به دو روش وارد کرد:- فرمت OpenAI (لیستی از محتواها)- فرمت فشرده با تگ <image>جامعه قبلاً نسخه‌های کوانتایز شده را برای اجرای روی سخت‌افزارهای معمولی منتشر کرده است.---🔗 لینک‌های مفید:🤗 وزن‌های مدل:https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp📦 نسخه‌های کوانتایز شده:https://huggingface.co/models?other=base_model:quantized:deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp---🆔 @asrgooyeshpardaz