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专题：科技成长主线贯穿二季度 震荡上行中布局细分龙头
近日 ，DeepSeek开始灰度测试识图模式，并大范围开放给用户体验 。
在具体的实测体验中 ，开启该模式后 ，用户可以直接上传图片让DeepSeek“看 ”世界，其能力边界远超简单的文字提取 。比如 ，网友上传在博物馆拍摄的不明文物并开启“深度思考 ”后 ，模型不仅详细描述该文物纹理材质，还准确推断出其年代风格；面对时下流行的表情包或梗图，它也能准确理解。
DeepSeek“开眼” ，与其他主流大模型有何能力差异？有哪些优势和不足？科技日报记者就此采访了有关专家 。
第一问：DeepSeek识图模式与豆包等其他大模型有何区别？
“与其他大模型相比 ，DeepSeek识图模式的核心区别集中在技术路径 、算力消耗和交互逻辑上 。 ”赛迪顾问人工智能与大数据研究中心分析师白润轩说。
他解释道，DeepSeek识图模式以“视觉原语思考 ”为核心 。这一核心框架主打精准空间推理和复杂场景解析 ，而非单纯的文字OCR（光学字符识别）或基础识别 。而豆包等模型更侧重结合联网搜索提升识别时效性 ，多依赖传统图像编码后进行文本理解，空间推理精度稍弱。
同时 ，这一框架在实际运行中“算力友好”。白润轩介绍 ，DeepSeek处理800×800分辨率图片仅消耗约90个tokens（词元），远低于GPT等主流模型 ，响应速度更快 。
此外 ，DeepSeek识图模式为独立入口，专注纯视觉理解 ，不额外启用联网功能 ，而豆包等大模型会自动联动搜索 。
第二问：“视觉原语思考 ”的核心创新点在哪？
伴随识图模式的上线，DeepSeek还公开了其背后的多模态模型技术细节，并公布了“视觉原语思考 ”核心框架。
“这一框架的核心创新点在于跳出主流模型‘堆分辨率’的思路 ，聚焦解决传统多模态模型的‘指代鸿沟’困境 。”白润轩解释 。
传统多模态大模型在面对密集场景时存在一种名为“指代鸿沟 ”的困境 ，模型虽然能看见图片，但在推理过程中用“左边那个大的 ”等模糊的自然语言构建逻辑链时 ，很容易因描述不准导致注意力漂移。
而“视觉原语思考”框架将点 、边界框等空间视觉元素作为“思维 ”基本单元 ，融入模型推理全过程，这就像给模型装上了一根“赛博手指 ” ，让AI在推理时能在“脑海”中精确指出目标物 ，边想边指，大幅提升复杂空间布局、密集计数等场景的推理精度 。
第三问：目前存在的不足及改进方向是什么？
在白润轩看来 ，DeepSeek识图模式目前主要存在三项不足 。
一是知识库更新偏滞后。其模型训练数据截至2025年 ，识别2025年底后发布的新型产品易出现型号误判 。
二是高难度场景表现还不稳定 。面对视错觉图片 、复杂物体计数等反直觉任务时，模型给出的答案稳定性不足 ，偶发逻辑崩溃。
三是功能边界较窄 。目前仅支持纯视觉理解 ，暂不具备图像生成 、视频理解及跨模态创作能力，且高并发时段偶有解析失败、响应延迟的情况 。
“建议后续加快知识库迭代、优化反直觉场景算法；同时拓展多模态功能，进一步提升系统稳定性以适配更多用户的需求。”白润轩说。
（文章来源：科技日报）
