本文来自微信公众号： 蓝字计划 ，作者：周末
鲸鱼还是“开眼”了。
经过四个月的千呼万唤，DeepSeek终于补上多模态能力，推出了全新的视觉理解模型DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp。
梁文锋滑动变阻器，也向着“梁圣”的方向又拨动了一格。
相比V4 Flash，Vision-Exp最大的变化，就是原生支持图片输入，终于可以直接认人、读截图、看图表。
价格方面，也还是熟悉的DeepSeek风格。一张图片最多只会折算成384个输入Token，即使按照高峰期价格计算，只需要花一分钱，就可以请它帮忙看8张图，看看图里都有什么。
终于补上了DeepSeek长久以往的一块短板，价格又依旧是“梁心”价，外界对DeepSeek这双刚装上的“眼睛”自然期待拉满。
只是，如果只看网上的口碑，不少用户实测之后，留下的评价却只有四个字：
“效果一般”。
跑分很美，评价一般
不知道梁文锋上不上知乎，但当我刷到一个叫做《怎么评价DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp发布，多模态能力表现如何？》的帖子时，我只想对梁文锋说：
恶评，别看！
知乎网友发文
帖子下面，一个拿到1366个赞的回答先说：“她不一样，她是一个好模型。”
随后话锋一转，又给Vision-Exp安排了一个“好赌的爹”、一个“生病的妈”和一个“上学的弟”，最后得出结论：“所以她破碎是可以原谅的。”
这条回答其实没有直接说Vision-Exp不好，甚至先夸它是个“好模型”。可从“好赌的爹”到“破碎也可以原谅”，怎么看都不太像是在夸奖。
这样的评价，和这款模型的官方跑分其实挺割裂。
官方数据显示，Vision-Exp基本保留了V4-Flash原有的Agent、推理和世界知识能力。在需要视觉理解的Agent Benchmark上，它的多模态Agent成绩已经接近Anthropic的头牌Opus 4.8。
图源：DeepSeek官方账号
跑分都快摸到A社头牌了，怎么到了网友手里，就“破碎”？
这就不得不提几个最有节目效果的网友实测了。最先翻车的，是最简单也最有节目效果的认人。
有人把梁文锋的照片发给Vision-Exp，问它“这是谁”。结果DeepSeek盯着自己的“老爸”看了6秒，十分肯定地回答：这是美团创始人王兴。
换了一张照片再问，它又把梁文锋认成了字节跳动创始人张一鸣。
网友实测Vision-Exp
王兴和张一鸣：人在家里坐，锅从天上来......
认一个人都不行了，那要是一张多人的合照呢？
有网友把时代少年团的合照交给Vision-Exp，让它说出五个人的名字。DeepSeek这次倒是谨慎了很多，一个名字也没敢猜，最后却得出了一个更加离谱的结论：
照片里五个人长得太像，皮肤过于光滑，连手里的提包都有“AI感”，所以这很可能是一张批量生成的假图，里面根本没有真人。
别说认出时代少年团了，它甚至开始怀疑时代少年团到底是不是真人。
网友实测Vision-Exp
由此可见，DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp在认人这一块，目前还是个“睁眼瞎”。
不过，识人说到底只是娱乐局。但坏消息是，哪怕换成更接近开发者工作的复杂任务，Vision-Exp的问题也没有完全消失。
还有网友要求它生成一个Three.js三维场景。最终成品的完整度虽然略优于Gemini 3.7 Flash，但在执行过程中，Vision-Exp反复自我纠错，还出现了多次断联。完成同一个任务，它消耗的Token高出近15倍，耗时也多出3.5倍。
网友实测Vision-Exp
只能说，就算跑分里已经摸到了顶级模型，落到真实任务里，Vision-Exp还是处处透着实验版的痕迹。
不过纸上得来终觉浅，网上的测试多少会受到图片质量和提示词影响。
Vision-Exp到底是不是真的这么拉，恰好DeepSeek Harness也在这时候支持了原生图片请求，我们赶紧自己测了一轮。
鲸鱼的大眼睛，还得练
我们的测试，先从网上翻车率最高，也最有节目效果的识人开始。
不过，这次我们没有单独拿一张人物照片考它，而是给了Vision-Exp一张AI合成的梗图。
画面把梁文锋、马斯克和奥尔特曼等一众硅谷大佬放到了一起，身后竖起来的，是一个带有DeepSeek Logo的白旗。
实际上，这个构图的出处可是大有来头，它复现的是2024年7月特朗普在宾夕法尼亚州巴特勒遭枪击后，被特勤人员护送时高举拳头的名场面。
所以，这个测试丢给DeepSeek，就不只是看模型能不能识别人。它还得弄清楚三个人为什么会出现在同一张图里，这张图到底在玩什么梗。
从最终的结果来看，Vision-Exp确实认出了梁文锋和马斯克，还描写了两人的外貌特征，并根据人物身份，推测这张图是在调侃DeepSeek给美国AI行业带来的冲击，当然这个结论多少有点望文生义的味道了。
Vision-Exp确实认出了梁文锋和马斯克
不过，一旁也比较明显的的OpenAI CEO奥尔特曼，V4-Flash-Vision-Exp没有人出来，还把他判断成了“AI生成的陪衬”。
而把同一张图片交给豆包，它倒是把三个人都认全了。
还得是你豆包
不过可惜的是，无论是Vision-Exp还是豆包，都没有在识别人脸的过程中把这个图背后真正的梗识别出来。这只说明了除了机械的识人之外，模型其实还不够聪明。
那如果画面里没有特征鲜明的人物，换成一张普通风景照呢？
实测证明，Vision-Exp对景物的识别和描写干得也不错。
Vision-Exp对景物的识别和描写干得也不错
我们给了它一张成都安顺廊桥的照片。它不仅认出了具体地点，还能分清画面里的时间、光线和空间关系：夕阳从云层里透出来，廊桥横跨河面，水中留下金色倒影，桥后则是现代高楼。
它甚至还能顺着画面继续介绍安顺廊桥的历史，或者把描写整理成一段可以直接发到朋友圈和小红书的文案。
或者我们需要给他再上上难度：根据截图，复刻网页。
根据截图复刻网页，是多模态编码Agent最有工作价值的能力之一。现实中的开发者经常拿到一张设计稿或者页面截图，然后要求模型看懂结构，再把它写成真正可以运行的网页。
这次，我们特地选择了幻方量化官网中“算力随时待命”的页面。
幻方量化官网
这张图看上去只是一个深色科技风网页，里面却塞进了不少细节。左边是一套多层流程图，包含不同颜色的模块、连接线和节点；右边则有正文、切换标签和性能数据，旁边还有一列导航栏。
模型既要看懂各个元素之间的位置关系，还得处理小字号文字、色块渐变和复杂排版，最后再用代码把整张页面搭出来。
Vision-Exp最终完成了网页的整体框架。左边有流程图，右边有说明文字，底部的性能数据也基本都在。
页面结构搭起来了
但仔细看就会发现，色块边缘和小图标都被明显简化，一些文字也没有待在该在的位置。页面结构虽然搭起来了，距离“一比一复刻”还有不小差距。
为了判断究竟是任务本身太难，还是Vision-Exp确实差了一截，我们又把最近大热的GLM-5.3拉了进来，让它按照相同的截图和要求复刻一次。
GLM-5.3生成的页面观感明显更完整。流程图的层级更清楚，右侧文字基本待在正确的位置，各个模块也没有挤成一团。
GLM-5.3
随后，我们又加入了同样以编码和Agent能力见长的Kimi K3。
Kimi K3
Kimi K3不仅还原了页面结构，还做出了原图里的色块渐变和发光效果，模块之间的层次也更加接近原图。
把三张页面放到一起，差距就比较明显了。
总的来说，Vision-Exp已经可以把视觉理解和代码生成串起来。拿它快速验证一个想法、做个可交互Demo，或者先把页面骨架搭出来，确实有实际价值。
只是在人脸识别、复杂网页复刻和最终呈现上，它与GLM-5.3、Kimi K3仍然存在明显差距。
不过，DeepSeek似乎也没有准备把它包装成一个完成度很高的正式产品。
毕竟，模型名字最后还挂着一个“Exp”。
一个明显没有完全打磨好的实验版，为什么会被DeepSeek提前端上来？
端了个半成品上来
DeepSeek自己显然也知道，Vision-Exp还没有完全打磨好。
毕竟，模型名字最后那个“Exp”，已经把“实验版”三个字写在了脸上。
那DeepSeek为什么不再等等，非得先把一个半成品端上来？
从它选择的底座来看，DeepSeek这次更像是把V4-Flash当成了一块多模态试验田。
V4-Pro拥有1.6T总参数和49B激活参数，V4-Flash则只有284B总参数和13B激活参数。后者原本就是一款更快、更便宜的模型，简单Agent任务的表现却能接近Pro。
图源：DeepSeek官方账号
把视觉能力先放到Flash上，更容易控制好图片带来的额外成本。调用价格足够便宜，开发者才愿意大量拿图片去测试，把它塞进各种Agent工作流里。
这个实验版的价值，也会在这些真实任务中慢慢显现出来。
认错梁文锋、看不懂梗图、复刻网页时丢失细节，这些问题很难只靠跑分发现。模型先被放出来，开发者替DeepSeek把各种稀奇古怪的图片和任务跑一遍，正式版该补哪些地方，也就有了一张更加具体的问题清单。
而且，Vision-Exp没有直接取代原来的V4-Flash。需要稳定处理纯文本任务的用户，依然可以继续使用旧模型；想要尝鲜多模态的开发者，则可以主动切换到Vision-Exp。
网友发文
一边继续干活，一边开放试验，互不耽误。
这种做法，DeepSeek以前其实玩过一次。
2025年9月，DeepSeek推出V3.2-Exp，用一个实验版本验证全新的DSA稀疏注意力机制。直到两个多月后，V3.2正式版才接过它的位置。
网友发文
所以从DeepSeek过去的发布习惯来看，Vision-Exp现在更像是一场公开测试。先让这双眼睛睁开，看看真实世界里会出现什么，再决定正式版该怎么改。
只不过，认错自己老爸、把真人当做AI，也不太会看是认识梗，这些也说明DeepSeek在多模态这块还有不少进步空间。到了端上正式版的时候，网友们估计就不再会那么宽容了。
网友发文
到时候，梁文锋的滑动变祖器，又会停在哪一端呢？
参考资料：
[1]极客公园：DeepSeek上线多模态，我用它做了《牛来》小游戏
[2]差评X.PIN：DeepSeek的多模态模型，憋了这么久终于来了。。。
[3]字母榜：说好“多模态不是主线”的梁文锋，怎么转头就发了个Vision模型？
[4]Tech星球：DeepSeek不是“老大”了？一张图拉开40倍Token成本差，“视力”却输给豆包？
[5]APPSO：刚刚，DeepSeek Harness重磅更新，多模态能力增强；DeepSeek多模态模型发布，鲸鱼终于开「天眼」了
[6]智东西：昨夜，DeepSeek Harness首发新版本：14项更新，多模态能力拉满！DeepSeek多模态模型终于来了！一张图最高只要0.001元