DeepSeek-VL — первая мультимодальная модель в экосистеме DeepSeek, представленная в 2024 году. Модель объединяет обработку текста и изображений в единой vision-language архитектуре.
DeepSeek-VL расширяет возможности универсальной LLM DeepSeek-V3 и дополняет reasoning-линии DeepSeek-R1, добавляя поддержку визуального ввода.
Архитектура
- Тип: Vision-Language Model (VLM)
- Формат: мультимодальный ввод (текст + изображение)
- Статус: open-weight
- Назначение: документный и интерфейсный анализ
Модель сочетает визуальный энкодер и языковую LLM-основу. Это позволяет интерпретировать скриншоты, PDF-документы, таблицы и сложные визуальные структуры.
Сценарии применения
Анализ документов
- распознавание структуры PDF;
- анализ сканированных договоров;
- извлечение данных из таблиц;
- интерпретация диаграмм и графиков.
Интерфейсное понимание
DeepSeek-VL может анализировать пользовательские интерфейсы, скриншоты приложений и веб-страниц.
Мультимодальные RAG-системы
Модель применяется в системах, где требуется объединение текстовой и визуальной информации.
Отличие от текстовых моделей
В отличие от DeepSeek-V3, DeepSeek-VL принимает изображения как входные данные. По сравнению с DeepSeek-R1, модель ориентирована не на глубокий reasoning, а на мультимодальное понимание.
Сравнение с российскими решениями
В экосистемах Yandex Alice и Sber AI мультимодальные возможности интегрируются в ассистентские сценарии. Однако DeepSeek-VL выделяется open-weight публикацией и ориентацией на документный анализ.
Ограничения
- Не специализирован на глубоком математическом reasoning;
- Качество зависит от визуального разрешения входных данных;
- Ограниченная информация о масштабах параметров публично.
Развитие линии
Следующим этапом стала MoE-модель DeepSeek-VL2, которая усилила мультимодальное понимание и расширила масштаб архитектуры.