DeepSeek V4 Flash Vision Exp
нейросеть
DeepSeek V4 Flash Vision Exp — модель DeepSeek с поддержкой изображений на входе, для агентных задач, кода и работы через API
Макс. длина ответа
(в токенах)
Размер контекста
(в токенах)
Стоимость промпта
(за 1M токенов)
Стоимость ответа
(за 1M токенов)
Как работает DeepSeek V4 Flash Vision Exp?
DeepSeek V4 Flash Vision Exp — экспериментальная сборка от DeepSeek, которая добавляет к DeepSeek V4 Flash 0731 понимание изображений: модель принимает картинку вместе с текстом и разбирает её содержимое. По текстовым возможностям, включая агентные сценарии, она соответствует базовой версии, так что переход на неё не требует пересобирать привычный процесс работы. В BotHub модель открывается из России без VPN и зарубежной карты, а платите вы по факту за токены — без подписки, и остаток не сгорает. Рядом в том же окне больше 250 моделей, между которыми можно переключаться и сравнивать ответы на одной задаче, а единый OpenAI-совместимый API позволяет менять модель в мультимодельной системе, не переписывая интеграцию; переписка шифруется по AES-GCM. Разработчикам пригодится разбор скриншотов интерфейса и логов ошибок вместе с кодом, аналитикам — чтение графиков, таблиц и сканов документов, продуктовым командам — сборка агентов, которые работают и с текстом, и с изображениями, а поддержке — классификация присланных пользователями картинок. Компаниям доступны договор, счёт, ЭДО и админ-панель с лимитами.Частые вопросы о DeepSeek V4 Flash Vision Exp
Вы можете использовать результаты генерации в коммерческих целях. Все права на созданный контент принадлежат вам. Единственное ограничение: убедитесь, что в запросе не использовались защищённые авторским правом материалы третьих сторон. Ответственность за соблюдение прав на входные данные лежит на пользователе.
Модель работает с текстом, изображениями и документами: разбирает скриншоты, схемы и файлы, пишет и правит код, решает задачи с рассуждением. Контекстное окно больше миллиона токенов, поэтому в один диалог помещается крупный проект, объёмная подборка материалов или длинная переписка с клиентом.
За один ответ модель выдаёт до 262 144 токенов — это очень длинный текст: целый технический документ, большой модуль кода или подробный разбор. Дробить задачу на части обычно не нужно, но для удобства чтения ответ всё же лучше просить структурировать по разделам.
Да, режим рассуждений подтверждён в характеристиках: перед ответом модель строит цепочку шагов, а не хватается за первый пришедший вариант. Это заметно на математике, логике, анализе кода и задачах, где легко потерять условие. На простых запросах разбор почти не чувствуется.
Да, модель поддерживает вызов функций и структурированный вывод JSON. Вы описываете доступные инструменты, модель сама решает, когда их вызвать, и возвращает аргументы в строгом формате. Через единый OpenAI-совместимый API BotHub это удобно встраивать в агентов, чат-ботов и внутренние сервисы.
Изображения и документы — да: отправляйте скриншоты, фотографии, схемы, таблицы и файлы, модель разберёт их вместе с текстом запроса. Аудио и видео как входные форматы в наших данных не отмечены. Если они понадобятся, рядом в BotHub есть профильные модели, интеграцию переписывать не придётся.
Отдельных замеров по русскому в наших данных нет, поэтому громких обещаний не будет. Практика проще: прогоните пару своих типичных задач — разбор документа, письмо, код с комментариями — и сравните с другой моделью в том же окне. Токены списываются по факту и не сгорают.