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Rapport technique DeepSeek multimodal : enseigner au modèle à « penser en pointant du doigt », la navigation dans le labyrinthe dépasse GPT-5.4 de près de 17 points de pourcentage
CoinWorld消息，DeepSeek发布了多模态推理技术报告「用视觉原语思考」，提出了一种新型推理范式：模型在思考时像人用手指点东西一样，将坐标直接嵌入思维链中，锁定每一个涉及的视觉对象。该项目在GitHub上开源，采用MIT许可。当前多模态模型的一个核心瓶颈是「指代鸿沟」，模型能看清图片，但推理时只能用自然语言描述视觉对象，场景复杂时定位困难。DeepSeek通过将边界框和点坐标变成推理的最小单元，解决了这一问题。模型基于v4-flash架构，视觉token压缩极端，测试结果显示在多个基准测试中表现优异，尤其在拓扑推理和迷宫导航任务上大幅领先其他模型。