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DeepSeek 官方说 deepseek-flash 能直接看图，三种传图方式，一次最多 600 张 建议收藏，用到时照着做。做完你能让 DeepSeek 读截图、看图表、描述图片。 这是 DeepSeek 官方 API 文档 Vision（视觉）一页。先说结论： 官方写明，deepseek-flash 模型可以文字加图片一起输入，用来描述图片、读截图里的字、分析图表。 先说清词。 Vision，视觉输入，意思是让模型看图。 base64，是把图片文件转成一长串文字，直接塞进请求里的编码方式。 file_id，是先把图片传到官方的 Files API（文件接口），拿回来的一个编号，之后用编号代替图片。 先把话说全： 官方支持的图片格式是 JPEG、PNG、GIF、WebP，官方说格式按文件真实内容判断，不看文件名。 官方写明，assistant（模型自己的）消息里放图片，会返回 400 错误；图片只能放在 user、system、tool 消息里。 一、三种传图方式 第一种：base64 内联。官方说最适合本地文件，把图片编码后做成 data: 开头的地址放进请求，整个请求体上限是 48 MiB。 第二种：外部图片链接。给一个公开的 http 或 https 地址，官方限制：链接最长 8192 个字符，图片最大 32 MiB，下载要在 60 秒内完成。 第三种：Files API 的 file_id。官方说同一张图要反复用，或者图太大，就先上传再用编号。这种方式图片可以到 64 MiB。 二、请求怎么写 第一步：model 写 deepseek-flash。官方说旧名字 deepseek-v4-flash-vision-exp 还能用，但已经退役，实际由最新的 Flash 模型处理。 第二步：messages 里 content 不再是一句话，而是一个列表，里面一块是 text 文字，一块是 image_url 图片。 第三步：Responses API 也能传图，图片放在 input_image 里，文字放在 input_text 里。 三、detail 清晰度开关 官方写明，image_url 可以加 detail 字段。low 会把图缩到 512×512 再看，更快更便宜；high、original、auto 目前都是保持原图。 四、费用和上限 官方说图片按尺寸换算成 token，和文字一起计费。每张图最多 1024 个 token，因为太大的图会先被缩到约 1300×1300 的像素量。 官方给的上限：每次请求最多 600 张图；单边最长 8192 像素，一次放 15 张以上时降到 4096 像素；不含 file_id 的图合计 64 MiB，含 file_id 最多 200 MiB。 五、用 Anthropic 接口也行 官方说把 base_url 写成 image 块，source 的 type 可以是 base64、url 或 file。用 file 时要加请求头 anthropic-beta: files-api-2025-04-14。 常见坑 3 条： 一、把图片放进 assistant 消息，会直接报 400。二、外链图片超过 32 MiB 或 60 秒下不完，就改用 file_id。三、一次放 15 张以上，单边别超过 4096 像素。 复制即用的提示词：请描述这张图片，列出图里所有文字，再用三句话总结它想说明什么。 收藏版：5 步速查 一、model 写 deepseek-flash。二、选 base64、链接或 file_id 传图。三、content 写成文字块加图片块。四、格式用 JPEG、PNG、GIF、WebP。五、别把图放进 assistant 消息。 S1哥 观点：官方把每张图封顶 1024 个 token，说明传图比很多人想的便宜，截图问答可以放心大量用。 一句话结论：DeepSeek 读图，认准 deepseek-flash，小图用 base64，大图或重复用 file_id。想让朋友少踩坑，复制链接发给他。 你是想让它读截图还是看图表？卡在第几步？同系列前几篇在我主页。 参考：DeepSeek 官方文档 Vision（S1哥 整理） 今天送：DeepSeek 看图请求自检清单，评论区第一条直接拿。

PageIndex 0.6.0 把文档索引、问答和 Agent 工具都收进了一个客户端，本地和云端走同一套接口。 本地默认用 Flash 引擎，照着 PDF 的版式建树形索引，不用向量数据库，也不用 PageIndex API key。模型调用还是走你自己配的后端。 OpenAI / Anthropic 的工具和 Claude MCP 接口也都能直接导出。在做 PDF 问答或文档 Agent 的，可以拿这套接口试试，看接入能不能省点事。

Open source models on top again. Deepnote tested 12 models in 50 professional situations where an agent must independently decide whether and where to speak up. DeepSeek V4.1 Flash scored 6.35 out of 10, surpassing Claude Haiku 5.5 (6.05), Gemini 4 Argon (5.60) and Grok 4.7 (4.51). GPT-6 Astra takes first place with a score of 8.97.

谷歌把Gemini 4这几个模型怎么选，说清楚了。 Carbon和Argon都是旗舰定位。 Carbon能力更强，适合复杂架构、疑难bug和深度推理，但可能更费token。 Argon能处理大多数需要持续多步执行的复杂任务，相比Carbon更省token。 Hydrogen主打速度和效率。 日常写代码、处理文档，或者当子agent并行干活都合适，也是官方推荐的Gemini 3.8 Flash升级方向。 三个模型都有100万token上下文，还能搭着用。 让Carbon定方案、啃难题，再把改代码、跑测试、并行执行这些活交给Hydrogen，官方文档直接给出了这种用法。

模型刚出生那会儿，用的哪块显卡，居然能查出来？🔍 11 月 12 日，前 OpenAI 研究员 Will DePue 的团队发了份报告：6 个中国开源模型的权重里，藏着英伟达 Blackwell 芯片的指纹。 原理说人话就是：模型出生前先撒一把随机初始值，撒在哪块卡上，落点就不一样。训练时没碰过的词，初始值还留在权重里，一对就对上了。 点名的有 DeepSeek-V4-Flash，证据 1385 个标准差，报告称"结论性"；还有 V4-Pro、Kimi K3、K3.1-Pro、MiniMax-M3、蚂蚁 Ling-3.1-flash。 六万亿种组合里瞎猜只能到 8 个标准差，这六个全都远远甩开。 但报告自己划了线：只能证明"一开始用的是这批卡"，证明不了卡在哪、怎么来的、算不算违规。查证脚本公开，笔记本几秒就能跑一遍。 说白了，以前查芯片走私靠报关单、靠线人，现在靠下载权重、跑个脚本——查案的工具先变了🤯 以后每个开源模型发布，是不是都得先过一遍"验卡"？你跑不跑这个脚本？

昨天最炸裂的消息就是，前OpenAI研究员 @willdepue 发现DeepSeek、Kimi、MiniMax、蚂蚁最新的 6 个开源模型，训练用的全是英伟达 Blackwell。 这款卡是美国明确禁售给中国的，但现在中国的模型训练却用了禁售的卡，卡脖子不完全起作用。 报告估算 5 次训练合计约 12,000 张，按 7 万美元一张，光卡就是 8.4 亿美元。 他怎么看出来的： 1、模型开训前，要先往几十亿个格子里填随机数，填的顺序跟显卡有多少个计算核心绑死。 2、训练完，总有一些格子没被动过，还留着当初的随机数。 3、拿这些残留倒推，H100 那一代读出来是 132，Blackwell 读出来是 148 或 152。 同一批公司更早的模型，读出来还是 H100 那一代。换卡集中在 2026 年 4 月到 10 月，这恰恰也是中国开源模型开始逐渐追上美国顶尖大模型的时间。 根据报告预估训练用的英伟达 Blackwell 训练 - Kimi K3 约 4,500 张 - DeepSeek-V4-Pro 约 3,000 张 - 另外 3 个模型各约 1,500 张 这个数字只是估算不代表真实数据，也不能说明训练用的都是英伟达的卡，但对大模型公司来说时间就是金钱，训练时间短一半，卡数就翻一倍。 kimi K3能在时间和参数量上领先其他国模可能也是因为卡更多的原因 最后需要说明的是，指纹只证明开训用的是什么卡，看不出卡在哪、归谁，海外租的也有可能，之前就有报道说过kimi用海外的算力来训练这在当时并不违规，美国没有明文禁止中国公司在海外租用算力训练模型 报告自己也说不能据此认定走私。DeepSeek 最新的 V4.1-Flash 没找到指纹，Qwen系列也没有被点名，这是真实力。 禁令管住了卖卡，没管住租卡，美国可能在未来补上这个口子。