Im Quellenvergleich

DeepSeek veröffentlicht Vision-Modell

2 Quellen · 2 Meldungen · Stand 21.08.2026

Alle Inhalte werden von KI erstellt. Dieser Überblick fasst zusammen, worin sich mehrere Quellen einig sind und worin sie sich unterscheiden — die Bewertung bleibt dir überlassen.

Im Quellenvergleich

Worin die Quellen übereinstimmen

DeepSeek hat ein experimentelles Vision-Modell namens DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp veröffentlicht. Es erweitert das Modell DeepSeek-V4-Flash um Bildverarbeitung und behält dessen Textleistung bei Reasoning und Weltwissen. Laut DeepSeek erreicht die Vision-Variante in internen Benchmarks fast das Niveau von Claude Opus 4.8. Das Modell unterstützt die Formate JPEG, PNG, GIF und WebP. Entwickler können Bilder per Base64 einbetten oder über URLs bereitstellen (maximal 32 MiB) sowie die kostenlose Files-API nutzen. Der maximale Verbrauch liegt bei 384 Token pro Bild, die Abrechnung erfolgt zu V4-Flash-Preisen. Pro Request sind maximal 600 Bilder erlaubt. Das Modell ist für agentenbasierte Anwendungen gedacht und kann Bilder beschreiben, Text aus Screenshots extrahieren und Diagramme analysieren. Die Quellen berichten weitgehend übereinstimmend.

Worin sie sich unterscheidenMaximale Bildgröße und Dateigrößenlimits·Zusätzliche technische Details und Kompatibilität·Veröffentlichung zusätzlicher Software
Maximale Bildgröße und Dateigrößenlimits
  • Das Modell akzeptiert maximal 8192 Pixel pro Seite und Dateien bis 32 MiB (base64 oder URL) beziehungsweise 64 MiB (Datei-API).1
  • Die Formaterkennung erfolgt laut API-Dokumentation anhand des Dateiinhalts, nicht des Dateinamens.2
Zusätzliche technische Details und Kompatibilität
  • Das Modell ist kompatibel mit dem OpenAI-Chat-Completions-Format, dem Anthropic-Messages-Endpoint und der Responses-API.2
  • Ein optionales „detail“-Feld skaliert Bilder auf 512 × 512 Pixel, um Token zu sparen.2
  • Bilder werden automatisch auf etwa 800 × 800 Pixel normalisiert.2
Veröffentlichung zusätzlicher Software
  • DeepSeek veröffentlichte zudem Version 0.1.1 seines Harness-Frameworks.2

Quellen (2)

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