/ Модель

Характеристики

Контекст
1 048 576 токенов
Параметры
10,7 млрд
Архитектура
deepseek_v4 · dense
Базовая модель
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp
Библиотека
mlx
Опубликована
2 сен 2026

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp-MLX

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Экспериментальная чат-модель DeepSeek V4 с поддержкой изображений, упакованная для MLX и предназначенная для локального запуска в Inferencer.

728скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Inferencer Labs предоставляет MLX-версию экспериментальной модели DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp для запуска в приложении Inferencer. Это чат-модель на архитектуре DeepSeek V4 с 10,7 млрд параметров и контекстом до 1 048 576 токенов; метаданные указывают поддержку обработки изображений и текста с генерацией текстовых ответов. Репозиторий обозначен как дообучение deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp.

README сообщает о проверке в Inferencer app 2.3.7 на M3 Ultra со скоростью около 31 токена в секунду при контексте в 1000 токенов и потреблении около 146,4 ГиБ. Для повышения скорости предлагается совместимый декодер спекулятивного вывода MTP. Карточка не сообщает лицензию, поэтому условия использования следует сверить с базовой моделью и владельцами прав. Модель может ошибаться, и её ответы требуют проверки.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по изображениям в диалоге
  • чат с длинным контекстом
  • локальный запуск мультимодальной модели на устройствах Apple Silicon

Ограничения

README не приводит лицензию и не описывает подробные ограничения визуальных возможностей; условия использования нужно сверить с базовой моделью. В демонстрации на M3 Ultra указаны около 146,4 ГиБ потребления памяти, а ответы модели могут быть неточными.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp

See DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp in action: demonstration videos

For improved performance, download and enable a compatible MTP speculative decoder.

Tested with Inferencer app v2.3.7

  • M3 Ultra: ~31 tokens/s @ 1000 tokens ~146.4 GiB

Screenshot 1

Screenshot 2

Converted with a modified version of MLX
For more details see our demonstration videos or visit DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp.

Disclaimer

We are not the creator, originator, or owner of any model listed. Each model is created and provided by third parties. Models may not always be accurate or contextually appropriate. You are responsible for verifying the information before making important decisions. We are not liable for any damages, losses, or issues arising from its use, including data loss or inaccuracies in AI-generated content.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры
DeepseekV4ForCausalLM
Ревизия весов
5c6f57e

0 моделей