DeepSeek公开新技术了！多模态模型技术报告公布：超越GPT-5.4

DeepSeek发布多模态推理新技术：以“视觉原语”思考，突破“指代鸿沟”

5月1日，DeepSeek在GitHub上发布了一份引人注目的技术报告，题为《Thinking with Visual Primitives（以视觉原语思考）》，同时公开了其全新的多模态推理模型。

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这项技术基于DeepSeek V4-Flash架构构建，这是一个总参数量达2840亿、推理时激活130亿参数的混合专家模型。其核心，在于提出了一种碘伏性的多模态推理新范式。

报告一针见血地指出了一个长期被忽视的根本瓶颈——“指代鸿沟”。简单来说，现有模型虽然能“看见”图片，但在用自然语言进行内部推理时，问题就来了。当思维链中间出现“左边那个大的、靠近中央的红色物体”这类模糊描述时，在复杂密集的场景中，模型的注意力很容易“漂移”，导致指代对象混乱，最终得出错误结论。

以往，业界的思路大多集中在提升视觉感知的分辨率上。但这份报告提出了一个关键洞见：“看见”和“能说清楚在说哪个”，完全是两码事。感知再清晰，若推理过程无法精确定位，也是徒劳。

那么，DeepSeek的解法是什么？答案是：将空间坐标直接嵌入思维链。模型的核心创新在于，让点坐标和边界框成为推理过程的基本单元。模型在思考中每提及一个视觉对象，便会同步输出其坐标，将空间信息作为消除歧义的“锚点”。

这就好比推理过程有了精确的“空间坐标笔记”。例如，模型的思维链可能是这样的：“找到一只熊[452,23,804,411]，它正在爬树，排除；再往左下角看，找到另一只[50,447,647,771]，它站在岩石边缘，符合条件。”在这里，坐标不再是事后标注的答案，而是驱动推理、确保每一步都指向正确目标的关键工具。

为了实现高效推理，模型在架构层面实现了惊人的视觉压缩效率。一张756×756的图片，经过视觉Transformer处理后，会生成2916个图像块token。随后，通过3×3的空间压缩合并为324个token，再经由压缩稀疏注意力机制，将键值缓存进一步压缩4倍。最终，仅用81个视觉KV条目即可表征整张图片。

这个数字有多极致？不妨做个对比：处理同样尺寸的图片，Claude Sonnet 4.6大约需要870个条目，而Gemini-3-Flash则需要约1100个。DeepSeek的方案在效率上优势明显。

强大的能力离不开高质量的数据。研究团队从近十万个目标检测数据集中，精心筛选出约3.17万个高质量数据源，并由此生成了超过4000万条训练样本。这些数据重点覆盖了计数、空间推理、迷宫导航和路径追踪四类核心任务。

在训练策略上，团队采用了“先专家化，后统一”的两步走方案。首先，分别训练擅长边界框预测和点坐标预测的两个专家模型；随后，通过强化学习进行优化，并最终利用在线策略蒸馏技术，将两者融合为一个统一的强大模型。

效果如何？实验部分给出了答案。模型在11个基准测试上，与Gemini-3-Flash、GPT-5.4、Claude Sonnet 4.6等主流模型进行了全面对比。

在计数任务上，模型在Pixmo-Count基准上的精确匹配得分达到89.2%，超越了Gemini-3-Flash的88.2%，并大幅领先于GPT-5.4的76.6%和Claude Sonnet 4.6的68.7%。

更具代表性的差距出现在拓扑推理任务上。在迷宫导航任务中，模型得分达到66.9%，而GPT-5.4为50.6%，Gemini-3-Flash为49.4%，Claude Sonnet 4.6为48.9%，领先优势约17个百分点。在路径追踪任务中，模型以56.7%的得分，领先于GPT-5.4的46.5%。这些数据清晰地展示了“视觉原语”在复杂空间推理上的独特优势。

当然，报告也客观指出了当前模型的局限性。例如，模型需要明确的触发词才会启用视觉原语机制；在极细粒度的场景下，坐标精度仍有提升空间；模型的跨场景泛化能力，也是未来需要持续优化的方向。