DeepSeek‑VL 是由中国 AI 公司 DeepSeek（深度求索）推出的 开源视觉–语言模型，专为「真实世界」的视觉与语言理解任务设计。它具有以下特点：

一、核心定位 🎯

• Vision–Language 多模态理解：能处理图像 + 文本的任务，比如通用图像识别、图文问答、OCR、图表解析、网页与文档理解、科学公式识别等。

• 包括 1.3B 和 7B 两个规模版本，兼顾效率与性能。

二、技术设计亮点

1. 数据构建

• 收集海量真实场景数据：网页截图、PDF 文档、图表、OCR 图像、学术资料等。

• 构建场景分类与指令微调集，以提升实用体验 。

2. 模型结构

• 使用 混合视觉编码器，能高效处理 1024×1024 分辨率图像，同时减轻计算开销。

3. 训练策略

• 同步引入语言与视觉预训练，以保持语言模型能力，同时兼顾多模态性能。

• 通过分布式比重调整避免视觉语言间的模式竞争。

三、效果与应用

• 在多个视觉–语言 benchmark 上表现达 SOTA 或接近 SOTA，语言能力也不弱。

• 支持像视觉问答、OCR 解读、表格/图表理解、视觉定位等多种应用。

• 模型开源，可在 Hugging Face 下载使用，适合科研、开发与二次调优。

四、后续升级：DeepSeek‑VL2

• 采用 Mixture‑of‑Experts（MoE）架构，更强的视觉理解能力。

• 可处理高分辨率图像与多种纵横比；语言端引入 Multi‑head Latent Attention 机制。

• 支持视觉问答、OCR、表格图表理解、视觉定位，参数量从 Tiny（1B）到完整版本（4.5B）都有覆盖。

五、总结

DeepSeek‑VL 系列模型是目前开源领域中顶尖的视觉–语言通用理解模型，具备：

• 全场景覆盖的多模态数据能力；

• 高分辨率图像理解；

• 强语言兼容性；

• 模型轻量且高效。

适合用于研究、开发视觉问答系统、OCR 应用、文档解析、教学工具等。

如夜话，至此。