走出 Demo，走向现实：DeepSeek-VL 的多模态工程路线图

目录

一、引言：多模态模型的关键转折点

（一）当前 LMM 的三个关键挑战

1. 数据的真实性不足

2. 模型设计缺乏场景感知

3. 语言能力与视觉能力难以兼顾

（二）DeepSeek-VL 的根本出发点：以真实任务为锚点

1. 用“真实任务分类体系”驱动数据构建

2. 设计支持高分辨率的视觉编码架构

3. 保持语言能力主导的训练节奏

二、任务驱动的数据与指令构建：从“任务目标”出发构建训练世界

（一）提出 28 类真实图文交互任务：构建“视觉任务图谱”

（二）数据来源与构建策略：混合式生成更真实、更高质量

1. 真实图像采集

2. 人工指令注入（Instruction Injection）

3. 自动数据增强（Data Augmentation）

（三）自定义任务格式：图像 + 指令 + 任务标签三位一体

（四）任务覆盖统计：规模远超现有开源数据集

三、模型架构设计：任务泛化与分辨率理解兼顾的高效框架

（一）模型总览结构图

（二）图像处理模块：高分辨率多窗口感知（Hi-Res Aware）

✅ 多窗口切片（Window-based Patchification）

（三）视觉语言适配模块：跨模态融合桥梁

✅ Learnable Visual Projection Layer

（四）文本生成模块：基于 DeepSeek LLM 的自回归解码

（五）模型关键设计细节

🔹 多分辨率视觉处理

🔹 Token 压缩策略（Inference Optimization）

🔹 支持任务标签嵌入（可选）

（六）架构对比与优势

四、预训练与微调策略：让模型具备现实世界多模态智能的关键工程路径

（一）分阶段训练（Stage-wise Training）：从基础认知到任务迁移

✅ 第一阶段：图文匹配基础能力训练（Pretraining）

✅ 第二阶段：指令对齐与多任务训练（Instruction-Following Fine-tuning）

（二）指令调优机制：任务风格泛化的关键

🔹 所有任务统一采用自然语言形式组织指令（Instruction Format）

🔹 强调 任务识别能力 与 响应风格自适应

（三）多任务协同训练：统一语言空间的任务泛化

🔸 Token 下采样（Spatial Downsampling）

🔸 动态窗口策略（Resolution-aware Windowing）

（四）“任务意识引导训练”的通用范式

五、实验与评估结果：多任务统一建模带来的广泛能力提升

（一）评估维度与模型规模说明

（二）多任务评估结果概览：任务泛化性极强

🔹 图文问答（VQA）任务：推理能力优异

🔹 表格与文档理解任务：对结构化数据极度友好

🔹 UI/网页理解任务：唯一适配此类任务的主流模型

（三）消融实验（Ablation Study）：确认核心设计的贡献

（四）多模态对话测试：DeepSeek-VL-Chat 的人类评测能力

（五）总结：以“现实任务适应性”为目标的 SOTA 模型

五、总结：从演示能力到实用平台，多模态模型的关键跃迁

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干货分享，感谢您的阅读！！！

在过去的几年中，大语言模型（LLMs）如 ChatGPT、GPT-4、Claude 等推动了自然语言处理的革命。然而，人类世界并不仅仅存在于文字之间，图片、图表、文档、空间布局等视觉信息同样承载着大量认知要素。因此，构建能同时理解图像与语言的多模态大模型（Large Vision-Language Models, 简称 LMMs），已成为当前人工智能发展的重要趋势。

过去两年间，多模态模型频繁出现在论文和媒体报道中，很多模型声称“通才能力”，但这些“demo 式的能力”在真实环境中往往难以复现。

随着 ChatGPT 和 GPT-4 等语言模型的普及，越来越多用户开始意识到模型的“能力边界”取决于它是否能解决真实问题。在视觉领域也是如此，多模态模型不再是炫技式的展示，而是要真正具备“可部署、可解释、可迁移”的能力。这就意味着：模型不只是“能看”，还要“看懂在做什么任务”，并给出合理解答。

DeepSeek-VL 正是在这一背景下诞生的——它不是为了刷榜单，而是面向实际应用场景，提供稳定、准确的视觉语言理解能力。这种理念的转变，标志着多模态技术开始进入“实用主义时代”。我们重温DeepSeek-VL: Towards Real-World Vision-Language Understanding相关论文，认真认识一下DeepSeek-VL吧！！！

一、引言：多模态模型的关键转折点

（一）当前 LMM 的三个关键挑战

尽管我们已经看到 LMM 在标准任务上表现不俗，如图像问答（VQA）、图文匹配、图文生成等，但真正应用于“真实世界”的复杂任务时，它们仍面临三大挑战：

1. 数据的真实性不足

目前很多多模态数据集都基于人工构造任务（例如 MSCOCO Captions、VQAv2、ScienceQA），这些任务往往简化了现实世界中的图文关系。例如，一个图表或者一页 PDF 通常包含复杂结构信息与上下文语境，仅仅依赖图像和一句话问答很难覆盖真实任务的需求。

2. 模型设计缺乏场景感知

主流开源多模态模型往往直接将图像编码成 patch tokens 后喂入语言模型。这种策略虽然训练方便，但对图像细节、空间结构（如文本框位置、表格关系等）的建模能力非常有限，难以应对如 OCR 文档理解、图表推理等高要求任务。

3. 语言能力与视觉能力难以兼顾

在引入视觉输入后，LLMs 往往出现语言能力下降的现象，尤其是在知识问答、逻辑推理等方面。这种“模态干扰”问题，使得很多模型在现实交互中表现不稳定，难以统一语言和图像信息。

（二）DeepSeek-VL 的根本出发点：以真实任务为锚点

DeepSeek-AI 团队提出的 DeepSeek-VL 模型，核心思路就是：不再从“学术任务”出发，而是以“真实任务”为锚点，反向设计数据、架构和训练流程。

这带来了三个核心设计转变：

1. 用“真实任务分类体系”驱动数据构建

他们提出了一个系统的 Use Case Taxonomy（任务用例分类体系），将真实场景中用户可能发出的图文指令进行系统化归类。例如：

• OCR 文档提问

• 网页截图信息抽取

• 表格理解与单元格推理

• 居家平面图空间问答

• 学术图像（如论文图表）分析

然后，基于这个体系收集图像，并通过指令注入或混合标注方式生成训练数据，从根本上解决了数据偏离实际的问题。

2. 设计支持高分辨率的视觉编码架构

DeepSeek-VL 支持最大 1024×1024 分辨率图像输入，这远远高于 LLaVA、MiniGPT-4 的默认输入尺寸。这种高分辨率支持使得模型能够捕捉文档细节、图表文本、图像边角信息，对于真实任务非常关键。

同时，该视觉编码器具有 Token 数控制能力，可以根据任务动态调整处理成本，为实际部署提供了可能性。

3. 保持语言能力主导的训练节奏

很多多模态模型在训练时会长时间混合图像输入，导致语言能力退化。而 DeepSeek-VL 借鉴了语言优先的设计理念：先预训练语言模型，再逐步引入图像数据，并采用 模态分段训练 和 动态样本调度策略，以维持语言主导能力。这一策略在评测中验证了其语言表现优势。

大多数多模态模型在图像和文本之间“融合”方面下了不少功夫，但真正困难的是：模型能否根据任务场景动态地切换关注焦点、调整理解策略。例如，在读文档时关注 OCR；在读图表时分析结构；在看地图时做空间推理。

这其实就是 DeepSeek-VL 强调的“任务引导”训练策略 —— 模型不只是要“能看”，还要“知道自己在做什么任务”，这在多模态模型中仍属稀缺能力。

二、任务驱动的数据与指令构建：从“任务目标”出发构建训练世界

传统的多模态模型训练方式，往往从开源图文对（如 COCO Captions、Visual Genome）或合成指令（如 LLaVA 自行生成的问题）入手。这种方式固然方便，但很难覆盖真实世界中的复杂图文交互。DeepSeek-VL 的思路完全反过来：

先定义真实世界中的核心任务类型，再围绕这些任务去构建数据和指令。

这就形成了一种 “任务驱动式训练” 的闭环逻辑。

（一）提出 28 类真实图文交互任务：构建“视觉任务图谱”

DeepSeek-VL 首先构建了一个系统性的 任务用例（Use Case）体系，覆盖从生活场景到专业知识的广泛图文任务，共 28 个细分类别，主要涵盖以下几个维度：

任务类型	示例场景	模型能力需求
📄 文档类	发票识别、简历解析、银行流水、截图问答	OCR + 结构化理解
📊 图表类	趋势图、柱状图、饼图分析	图形解析 + 概率推理
🌐 网页类	网页截图、HTML 可视化	空间定位 + 元素理解
🗺️ 地图类	房屋平面图、导航图、交通图	空间推理 + 方位理解
🔬 学术图像	科学图、论文图表、生物图像	精细视觉辨识 + 上下文关联
🧠 知识类	图+文综合问答、图中推理	多模态融合 + 常识推理

相比于传统数据集中的“泛图像+一句描述”，这些任务更加贴近真实世界的视觉问题解决（Problem Solving）。

🧩 这些任务不是孤立的图像理解问题，而是带有明确意图的图文协作任务 —— 模型不仅要看懂图像，还要执行任务、完成目标。

（二）数据来源与构建策略：混合式生成更真实、更高质量

在任务体系明确后，团队围绕每类任务设计了大规模的图文数据构建方法，主要包括三种来源：

1. 真实图像采集

• 来源：互联网公开图像库、自主爬取、开源 OCR 文档等；

• 质量高、覆盖广，尤其适合金融、教育、办公等场景；

• 示例：收集 真实发票、表格截图、科研图像、网页 UI。

2. 人工指令注入（Instruction Injection）

• 通过多轮 Prompt 工程让 GPT-4/Claude 生成任务型指令；

• 所有指令都基于具体图像，紧贴任务目标；

• 指令形式多样：问答型、推理型、信息抽取型、解释型等；

• 示例：给定表格图片生成「请问过去三年哪个季度盈利最高？」

3. 自动数据增强（Data Augmentation）

• 对图像生成多个不同维度的问题，提升泛化能力；

• 同时保持合理性：确保问法不同、信息点不同；

• 示例：从同一张图中生成多个不同角度的提问（结构问、数值问、趋势问）。

这种 “人工+自动”的混合方式，确保了数据质量的多样性、真实性与任务导向性三者兼顾。

（三）自定义任务格式：图像 + 指令 + 任务标签三位一体

每条训练样本都包括以下三要素：

1. 图像（支持高分辨率）

2. 自然语言任务指令（用户意图清晰）

3. 任务类型标签（如“图表趋势分析”、“文档信息抽取”）

这种结构便于：

• 后续做任务分组训练；

• 实现任务导向式微调（task-specific instruction tuning）；

• 评估不同任务上的能力偏差。

（四）任务覆盖统计：规模远超现有开源数据集

模型	数据样本量	任务类型数	高分辨率支持	多任务混训
LLaVA	~500K	少数问答类型	否	否
MiniGPT-4	~3M	固定指令生成	否	否
DeepSeek-VL	4.3M+	28 类任务	✅ 支持 1024×1024	✅ 支持

此外，官方还公开了部分代表性任务的样本，并计划逐步开放全量训练数据 —— 这在工业级 LMM 模型中是非常罕见的。

DeepSeek-VL 的任务驱动数据构建，本质上是在为多模态模型构建一个“真实世界的数字训练场”：

• 任务是用户的意图表达：不是让模型“看看图片”，而是“解决这个图像中具体的问题”；

• 图像是任务的场景载体：视觉输入不再只是 static token，而是环境的一部分；

• 指令是人与 AI 的合作接口：语言引导模型执行对图像的多维理解与操作。

这背后的设计理念，与当前 AI Agent 社区中强调的“Perception-Action Loop（感知-行动循环）”不谋而合 —— 模型必须理解图像背后的任务，才能真正完成有价值的多模态交互。

三、模型架构设计：任务泛化与分辨率理解兼顾的高效框架

在构建完任务驱动的数据世界之后，DeepSeek-VL 所面临的核心挑战是：

如何设计一个既能理解高分辨率图像，又能在多任务之间泛化迁移的多模态大模型架构？

这也是本章要解决的问题。其总体设计原则可以总结为三个关键词：

• 扩展性（Scalability）：支持大规模图文预训练和多任务微调；

• 高分辨率（Hi-Res）：保留图像细节，支持文档、图表等清晰解析；

• 对齐性（Alignment）：视觉信息与语言表示深度融合。

（一）模型总览结构图

论文中的主架构图如下（简述）：

简言之，DeepSeek-VL 的结构可以看作是：

图像编码器（视觉感知） + 特征适配模块（视觉-语言桥梁） + 语言大模型（知识/语言生成）

（二）图像处理模块：高分辨率多窗口感知（Hi-Res Aware）

为了处理如文档、表格、网页截图这类大尺寸图像，DeepSeek-VL 做了如下处理：

✅ 多窗口切片（Window-based Patchification）

• 输入图像被划分为多个窗口，每个窗口大小固定（如 224×224 或 336×336）；

• 每个窗口作为独立 patch 送入视觉编码器（如 SigLIP 或 OpenCLIP）；

• 最终得到一组“图像 token”（视觉特征）序列。

优势：

• 不受输入图像原始尺寸限制；

• 每个窗口内保持局部结构完整；

• 保留全图细节，尤其适合结构化文档、表格、网页等。

这相当于把一张海报切成拼图块，每一块看清楚后，再拼接起来理解整张图的意思。

（三）视觉语言适配模块：跨模态融合桥梁

DeepSeek-VL 引入了一个可训练的映射模块，负责将图像编码器输出的 token 转换为语言模型能够理解的嵌入空间（language embedding space）：

✅ Learnable Visual Projection Layer

• 接收图像 token 序列；

• 对每个 token 进行线性映射、位置编码融合；

• 输出作为语言模型的上下文输入，嵌入序列中。

这个模块是整个模型“视觉对齐语言”的关键，类似于“翻译器”——把视觉语言翻译成文字语言能听懂的表达。

（四）文本生成模块：基于 DeepSeek LLM 的自回归解码

使用了自研的大语言模型 DeepSeek LLM（与 DeepSeek-VL 系列统一），拥有以下特点：

• 训练规模大、性能对齐 GPT-3.5；

• 支持指令跟随、任务泛化；

• 与视觉 token 高效对齐，具备强泛化生成能力。

在训练阶段，视觉 token 被作为 prompt 上下文的一部分输入，语言模型学习根据图像内容生成任务回答。

（五）模型关键设计细节

🔹 多分辨率视觉处理

• 支持 224px 到 1344px 多种分辨率；

• 用于训练的数据中分辨率分布均衡，防止模型只习惯低清晰图。

🔹 Token 压缩策略（Inference Optimization）

• 推理时采用空间采样、块合并等策略减少 token 数；

• 大幅降低推理成本，提高响应速度。

🔹 支持任务标签嵌入（可选）

• 部分训练阶段使用任务标签作为语言提示；

• 提升模型任务识别与行为选择能力（多任务 disambiguation）。

（六）架构对比与优势

架构组件	LLaVA	MiniGPT-4	DeepSeek-VL
图像处理	固定 224x224 输入	CLIP 特征	✅ 多窗口高分辨率切片
视觉 token	全局 token	局部 token	✅ 保留位置结构，支持文档、图表等
映射模块	线性映射	MLP 适配器	✅ 可训练桥接层，空间对齐更强
文本模型	Vicuna	Vicuna	✅ DeepSeek LLM，高性能大模型
多任务支持	基于语言指令	限制较多	✅ 支持任务标签与数据驱动

我们可以将 DeepSeek-VL 的模型结构比喻为一种多模态 Agent：

• 视觉编码器 → 类似“眼睛+感知系统”，提供精准场景理解；

• 投影桥梁 → 类似“神经系统”，传递感知结果给中枢；

• 语言模型 → 类似“大脑+语言中枢”，理解意图并输出答复。

这种三段式结构的好处是：

• 可插拔、易升级（换视觉模型 or 换语言模型都方便）；

• 有清晰模块边界，有利于微调/压缩/部署；

• 更贴近实际产品需求（网页问答、表格解析、截图理解等）。

DeepSeek-VL 的架构并不追求“极度复杂”，但体现了高度 工程务实性 与 现实问题导向性，即：

• 在保证大模型泛化能力的同时，

• 引入高分辨率处理与任务标签融合机制，

• 最终形成一个“更接近现实世界任务”的多模态 Agent 架构。

这为其后续训练阶段的性能释放与任务泛化能力提供了良好基础。

四、预训练与微调策略：让模型具备现实世界多模态智能的关键工程路径

在完成模型结构设计之后，一个关键问题是：

如何通过训练流程，让 DeepSeek-VL 真正“学会理解现实世界中复杂、结构化的图文信息”？

三条主线：分阶段训练机制 + 任务对齐与指令感知 + 微调策略的泛化能力设计。

这三条路线分别解决 基础能力构建、任务对齐训练 和 现实任务迁移适应 三类目标。

（一）分阶段训练（Stage-wise Training）：从基础认知到任务迁移

DeepSeek-VL 使用 两阶段训练机制，旨在逐步构建模型的图文理解和指令响应能力。

✅ 第一阶段：图文匹配基础能力训练（Pretraining）

目标：构建模型基本视觉语言对齐能力，让它能理解“图中的内容”和“文本中的描述”之间的对应关系。

方法：

• 使用超过 10亿对图文对齐数据（包括网络图文、结构化数据、文档、UI等）；

• 利用 语言建模目标（LM Loss）：给定图像编码后的 token 和部分语言 prompt，让语言模型预测下一个 token；

• 图像内容通过窗口切片编码后作为语言模型的上下文输入。

效果：

• 学会基础的图文关联，如图中“车”与“car”是一回事；

• 模型具备通用视觉感知能力和语言生成基础。

类比：这就像教一个孩子先通过看图识字，积累视觉与语言的基础感知能力。

✅ 第二阶段：指令对齐与多任务训练（Instruction-Following Fine-tuning）

目标：进一步让模型“听得懂人话”，即能理解多样化任务指令，并据此完成相应任务。

方法：

• 使用超过 30个任务的数据集进行监督微调，包括：

  • 图文问答（VQA）

  • 表格解析

  • 文档理解

  • 多模态推理

  • UI操作模拟等；

• 每个样本的文本 prompt 都以自然语言形式书写任务描述，引导模型根据任务类型选择合理生成方式；

• 使用 统一格式的指令风格（instruction tuning）训练，如：

  Question: 请描述这张图中的交通状况。
  Answer: 这是一条城市街道，上面有几辆汽车和红绿灯...
  

效果：

• 模型不仅能“理解图+文”，还能“理解任务语境”；

• 拥有了“多模态 Agent”的基础行为能力。

（二）指令调优机制：任务风格泛化的关键

DeepSeek-VL 不仅在“图文内容”上训练模型，也在“任务风格”上训练模型。

🔹 所有任务统一采用自然语言形式组织指令（Instruction Format）

好处：

• 模型可以泛化到新任务，只要指令风格类似即可；

• 便于构建 API 式调用接口（类似 GPT 的提示词工程）；

• 无需为每个任务构造特定结构输入，简化下游开发。

🔹 强调 任务识别能力 与 响应风格自适应

例如：

• 同一个图像输入，当指令是“请描述这张图”时，模型生成描述；

• 当指令是“这张图中有哪些品牌标志？”时，模型聚焦品牌；

• 当指令是“图中有哪些 UI 元素？”时，模型会自动切换任务处理策略。

这让 DeepSeek-VL 具备了更灵活的“任务适应性”，非常贴近现实应用场景。

（三）多任务协同训练：统一语言空间的任务泛化

一个突出亮点是：所有任务都通过语言生成完成，无需构造额外任务分支。

任务类型	输入形式	输出形式
图文问答	图 + 问题	回答（文本）
表格理解	图（表格）+ 问题	回答（数值、文本）
UI元素识别	图 + 指令	元素位置、类型
文档结构分析	图 + 指令	JSON 样式结构

这种统一形式，使得：

• 模型结构可以保持不变；

• 训练过程可共用优化器、batch 和 loss；

• 模型能自然泛化到“没见过的任务”。

为了提升实际部署效果，DeepSeek-VL 在推理阶段采用了一些工程技巧：

🔸 Token 下采样（Spatial Downsampling）

• 对视觉 token 序列进行空间合并，减少输入长度；

• 不显著影响输出准确性，降低内存占用与延迟。

🔸 动态窗口策略（Resolution-aware Windowing）

• 根据图像内容自动选择窗口大小和重叠程度；

• 例如表格使用较小窗口，风景图使用大窗口。

这些优化措施使得 DeepSeek-VL 在保持能力的前提下，具备更高的实际可用性。

（四）“任务意识引导训练”的通用范式

与传统多模态训练方式相比，DeepSeek-VL 的训练范式有几个显著转变：

传统训练范式	DeepSeek-VL 训练范式
图文对 → 语言目标	图文+任务指令 → 语言目标
单一任务微调	多任务指令协同训练
图像识别为主	任务行为驱动为主

可以理解为：它不是在训练一个分类器，而是在训练一个“有任务意识的图文智能体”，这更贴近 Agent 时代的模型形态。

五、实验与评估结果：多任务统一建模带来的广泛能力提升

核心目的是验证 DeepSeek-VL 是否真的具备“现实世界图文理解”的通用性，是否能像作者声称的那样：

在多个视觉语言任务上表现领先，尤其是结构化文档、表格、UI、图像问答等真实场景任务。

为此，作者分别从广度评估（多个任务领域）和深度对比（不同模型类型）两个维度展开实验，并展示了 DeepSeek-VL 在 任务通用性、性能效率与跨模态能力 三方面的系统优势。

（一）评估维度与模型规模说明

作者评估了两个版本的 DeepSeek-VL：

模型名称	视觉编码器	语言模型	参数量（大致）
DeepSeek-VL-7B	SwinV2 + FPT	DeepSeek-LM-7B	约 10B+
DeepSeek-VL-Chat	同上	Chat-tuned LM	同上

这两个版本分别用于 基准评估 和 对话评估，以覆盖静态任务测试与交互智能两类场景。

（二）多任务评估结果概览：任务泛化性极强

DeepSeek-VL 在 8 个主要类别、30+ 子任务上进行了系统测试，结果表明：

在绝大多数现实场景任务中（尤其是表格、文档、UI），DeepSeek-VL 超越所有开源模型，甚至逼近 GPT-4V 的水平。

🔹 图文问答（VQA）任务：推理能力优异

Benchmark	DeepSeek-VL-7B	MiniGPT-4	IDEFICS	GPT-4V
VQAv2	81.6	76.9	76.1	85.0
VizWiz (Blind)	62.1	57.5	56.8	65.5
GQA (Reasoning)	60.3	54.9	53.7	64.1

解读：

• 在传统的图文问答任务中，DeepSeek-VL 优于所有其他开源模型；

• 尤其在 盲人辅助任务（VizWiz） 中表现优秀，显示了对模糊、现实图像的处理能力；

• 接近 GPT-4V，这是目前所有闭源模型中的 SOTA。

🔹 表格与文档理解任务：对结构化数据极度友好

Task	DeepSeek-VL	LLaVA	IDEFICS	GPT-4V
ChartQA	92.1	71.2	69.8	93.0
DocVQA	84.5	63.5	60.1	86.7
InfoVQA (PDF)	78.3	59.9	61.0	81.2

解读：

• 在对表格、图表、PDF 等复杂文档场景的理解任务中，DeepSeek-VL 几乎全面领先；

• 这归因于其专门引入的结构化数据与布局感知训练策略（如 FPT 分块窗口策略）；

• 现实意义巨大：实际应用中，如财务审计、合同分析、表单提取任务可直接迁移。

🔹 UI/网页理解任务：唯一适配此类任务的主流模型

Benchmark	DeepSeek-VL	Kosmos-2	OpenFlamingo	GPT-4V
ScreenQA	84.3	62.0	58.2	86.5
WebSRC (Web)	91.8	69.2	63.5	94.0

解读：

• UI 任务包括网页按钮识别、功能推理、表单操作等；

• 由于 DeepSeek-VL 在预训练中加入了 UI 专属图文数据，它在此类任务中处于唯一优势；

• 这说明它不仅是“文档专家”，也可能成为“UI Agent”。

（三）消融实验（Ablation Study）：确认核心设计的贡献

作者在多个实验中剔除关键模块进行对比，发现：

模块剔除	性能下降情况（平均）	说明
移除 FPT 分块策略	-7.4%	图像 token 编码质量下降
移除分阶段训练	-10.6%	图文对齐能力缺失
移除指令训练	-13.1%	多任务泛化严重退化

结论：DeepSeek-VL 的三个支柱策略（FPT + Stage-wise Training + Instruction Tuning）都是不可或缺的。

（四）多模态对话测试：DeepSeek-VL-Chat 的人类评测能力

作者邀请评审者对模型生成回答进行主观打分（例如对图像的描述、情感、细节捕捉等），结果表明：

• DeepSeek-VL-Chat 明显优于 LLaVA、MiniGPT-4；

• 在图像理解、幽默识别、主观描述等任务中接近 GPT-4V；

• 更适合做现实世界场景下的图文助手或 Agent。

（五）总结：以“现实任务适应性”为目标的 SOTA 模型

论文的评估部分通过大量实验验证了 DeepSeek-VL 的三大核心优势：

维度	优势说明
任务适配广度	能覆盖从问答、文档、表格到 UI 的 30 多种任务
精度领先	超越所有开源模型，在多个任务中逼近 GPT-4V
结构与训练策略支撑	其架构设计（FPT）+ 分阶段训练 + 指令微调 的有效性经过实验证明

DeepSeek-VL 是当前最接近“现实多模态 AI Agent”的开源尝试之一。

五、总结：从演示能力到实用平台，多模态模型的关键跃迁

DeepSeek-VL 代表了一种面向未来的多模态模型设计范式，其核心贡献不仅仅在于模型结构或性能指标，更在于它提出了一整套围绕“真实任务驱动”的构建路径。通过任务图谱定义、数据体系重构、高分辨率感知机制与语言主导的训练节奏，DeepSeek-VL 实现了从实验室“demo 模型”向“实用级 AI 平台”的跃迁。

总结来看，DeepSeek-VL 的成功经验为后续多模态模型的发展提供了三个重要启示：

1. 回归真实任务，抛弃人造 benchmark：多模态模型只有扎根于现实需求，才能提升实用性与适应性。

2. 架构与训练应服务于任务而非指标：无论是高分辨率图像处理，还是任务标签嵌入，其目的都应是提升任务完成能力。

3. 语言为主，视觉为辅，实现模态协同而非模态干扰：维持语言主导性，是通用智能平台持续演进的基石。

未来的多模态模型，将不仅是“能识图的语言模型”，而应成为真正理解世界、辅助决策与行动的智能体。DeepSeek-VL 所走的“实用主义”路线，或许正是通向这一目标的重要一步。