DeepSeek V4 Flash Vision Exp
Réseau Neuronal
DeepSeek V4 Flash Vision Exp : modèle DeepSeek avec vision pour les agents, le code et l'API.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche DeepSeek V4 Flash Vision Exp?
DeepSeek V4 Flash Vision Exp est une version expérimentale de DeepSeek qui ajoute la vision à DeepSeek V4 Flash 0731 : le modèle analyse des images avec du texte. Ses capacités textuelles et agentiques sont identiques à la version de base, facilitant la transition. Sur BotHub, accédez au modèle sans VPN ni carte étrangère, avec une facturation à l'usage sans abonnement. Comparez plus de 250 modèles dans une même fenêtre et utilisez notre API compatible OpenAI pour changer de modèle sans réécrire votre intégration ; les échanges sont chiffrés en AES-GCM. Les développeurs peuvent analyser des captures d'écran et des logs, les analystes lire des graphiques et documents, les équipes produit créer des agents multimodaux, et le support classer les images reçues. Contrats, factures et panneau d'administration disponibles pour les entreprises.Questions fréquentes sur DeepSeek V4 Flash Vision Exp
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
Le modèle traite texte, images et documents : il analyse captures d'écran, schémas et fichiers, écrit et corrige du code, et résout des problèmes complexes. Avec une fenêtre contextuelle de plus d'un million de jetons, il peut gérer de grands projets ou de longues conversations.
Le modèle génère jusqu'à 262 144 jetons par réponse, idéal pour des documents techniques ou du code complexe. Il est rarement nécessaire de diviser la tâche, bien qu'une structuration par sections soit recommandée pour la lisibilité.
Oui, le mode de raisonnement est confirmé : le modèle établit une chaîne de réflexion avant de répondre. C'est efficace pour les mathématiques, la logique et l'analyse de code. Pour les requêtes simples, ce processus est quasi imperceptible.
Oui, il prend en charge l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée. Vous définissez les outils, le modèle décide quand les utiliser et renvoie les arguments au format requis. Via l'API BotHub compatible OpenAI, c'est facile à intégrer dans vos agents et services.
Images et documents, oui : envoyez captures d'écran, photos, schémas et fichiers pour analyse. L'audio et la vidéo ne sont pas pris en charge. Si nécessaire, d'autres modèles spécialisés sont disponibles sur BotHub sans changer votre intégration.
Nous n'avons pas de mesures spécifiques pour le russe, donc pas de promesses excessives. Le plus simple est de tester : essayez quelques tâches typiques (analyse de document, rédaction, code) et comparez avec un autre modèle. La facturation est à l'usage.