DeepSeek-VL2 — развитие мультимодальной линии DeepSeek-VL, построенное на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE). Модель предназначена для продвинутого визуально-языкового понимания и обработки сложных мультимедийных входов.
Если DeepSeek-VL стала первой vision-language моделью в экосистеме, то VL2 усилила масштаб, устойчивость и качество мультимодального анализа, приблизив модель к уровню флагманской текстовой LLM DeepSeek-V3.
Архитектура
- Тип: Vision-Language LLM
- Архитектура: Mixture-of-Experts (MoE)
- Формат ввода: текст + изображение
- Назначение: документный и интерфейсный анализ
MoE-подход позволяет масштабировать мультимодальную модель аналогично текстовой линии DeepSeek, обеспечивая выборочную активацию экспертов для различных типов входных данных.
Ключевые возможности
Анализ сложных документов
- распознавание структурированных PDF;
- извлечение данных из таблиц;
- анализ технических схем;
- работа с диаграммами и инфографикой.
Интерфейсное понимание
Модель способна анализировать скриншоты приложений, веб-интерфейсы и сложные визуальные структуры с последующей текстовой интерпретацией.
Мультимодальные агентные системы
DeepSeek-VL2 используется в сценариях, где требуется объединение визуального и текстового reasoning, включая RAG-системы с изображениями.
Связь с другими моделями DeepSeek
DeepSeek-VL2 расширяет мультимодальные возможности экосистемы, тогда как:
- DeepSeek-V3 остаётся универсальной текстовой LLM;
- DeepSeek-R1 специализируется на глубоком логическом reasoning;
- DeepSeek-R1 Distill обеспечивает локальные reasoning-версии;
- DeepSeek-Coder ориентирован на программирование.
Сравнение с российскими моделями
В экосистемах Yandex Alice и Sber AI мультимодальность интегрируется в ассистентские сценарии и прикладные сервисы. DeepSeek-VL2 отличается тем, что публикуется в open-weight формате и ориентирован на инженерные и документные задачи.
В отличие от ассистентских моделей, таких как YandexGPT 5 Pro или GigaChat MAX, DeepSeek-VL2 не позиционируется как диалоговый флагман, а как специализированная мультимодальная система анализа.
Ограничения
- Ограниченная публичная информация о точном масштабе параметров;
- Зависимость качества от входного визуального сигнала;
- Не является специализированной математической reasoning-моделью (для этого используется DeepSeek-R1).
Роль в экосистеме
DeepSeek-VL2 завершает мультимодальную линию DeepSeek и дополняет текстовые MoE-модели. Она позволяет строить комплексные AI-системы, объединяющие текст, изображения и документный анализ в едином архитектурном контуре.