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DeepSeek veröffentlicht die Vision-Exp-Gewichte: Der 1M-Kontext-Vision-Agent wird selbst hostbar, MIT und ungated
Zehn Tage nachdem die API am 21. Aug. online ging, hat DeepSeek die Gewichte veröffentlicht: deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp landete am 31. Aug. auf Hugging Face — unter MIT-Lizenz, ungated, wobei die Benchmarks der Model Card Zahl für Zahl mit dem API-Changelog übereinstimmen. Der experimentelle multimodale Agent der V4-Familie steht ab sofort zum Download bereit.
Die Gewichte für deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp sind auf Hugging Face verfügbar (31. Aug.): MIT-Lizenz, ungated, 84 Dateien mit 49 safetensors-Shards, plus das Encoding-Toolkit des Repos und Evaluierungs-Konfigurationen (Terminal-Bench 2.1, Deep-SWE). Konfiguration: 43-Layer-MoE, 256 geroutete Experten mit 6 aktiven pro Token, 1.048.576-Token-Kontext — dasselbe 1M-Fenster wie bei der am 21. Aug. gestarteten API. Die Benchmarks der Card stimmen exakt mit dem API-Changelog überein (TB 2.1 83.9).
Was im Repo steckt (API-geprüft)
- Die Gewichte. 49 safetensors-Shards verteilt auf 84 Dateien; ungated, keine Freigabe-Warteschlange — einfach klonen und loslegen. Der Upload begann am 31. Aug. um ~14:16 Peking-Zeit, und bis ~20:23 trafen noch Dateien ein.
- Die Lizenz. MIT, schlicht und einfach. Man vergleiche das mit der benutzerdefinierten Lizenz von GLM-5.3 oder den "other"-Tags in den Flash-Next-Repos von Qwen — DeepSeek liefert weiterhin die klarsten Bedingungen auf dem Markt. Kommerzielles Self-Hosting: kein zusätzlicher Lesebedarf.
- Die Architektur. config.json: 43 Hidden-Layer, 256 geroutete Experten mit 6 aktiven pro Token (MoE), Hidden Size 4096, Vokabular 129.280 und max_position_embeddings 1.048.576 — das volle 1M-Token-Fenster, passend zur Kontextgeschichte der V4-Reihe.
- Die Belege. Das Repo enthält eval_results-Konfigurationen für Terminal-Bench 2.1 und Deep-SWE — dieselben Benchmarks wie im API-Changelog-Eintrag vom 21. Aug. Die Zahlen der Model Card stimmen exakt mit dem Changelog überein: Es handelt sich um dasselbe Modell, das Entwickler seit zehn Tagen abrufen.
- Der Tokenizer. Ein benutzerdefiniertes
encoding/-Toolkit (encoding_dsv4.py mit Tests) ist ebenfalls enthalten — nützlich für alle, die lokales Serving betreiben oder Forschung auf Byte-Ebene durchführen.
Vision-Exp vs. eigene Basis vs. Opus 4.8 (offizielle Model Card)
| Benchmark | Vision-Exp | V4-Flash-0731 | Opus 4.8 |
|---|---|---|---|
| Terminal Bench 2.1 | 83.9 | 82.7 | 85.0 |
| NL2Repo | 57.7 | 54.2 | 69.7 |
| DeepSWE | 59.3 | 54.4 | 58.0 |
| DSBench-Hard | 63.6 | 59.6 | 71.7 |
| ApexBench (multimodal, Pass@1) | 36.5 | 26.2 | 39.4 |
| Agents' Last Exam | 27.3 | 25.2 | 25.7 |
| Chartography | 64.3 | — | 65.0 |
Herstellerangaben aus der offiziellen Model Card (31. Aug.). Bemerkenswertes Muster: Die Vision-Module bringen bei multimodalen Agenten-Aufgaben rund +4 Punkte gegenüber der reinen Textbasis von Flash, während die Text-Agenten-Performance innerhalb von ~1 Punkt bleibt — und DeepSWE übertrifft tatsächlich Opus 4.8.
Was das Angebot an offenen Gewichten komplettiert
Mit dem heutigen Release verfügt nun jedes Modell im aktiven DeepSeek-API-Portfolio über offene Gewichte: V4-Flash (31. Juli), V4-Pro-0813 (13. Aug.) und das experimentelle multimodale Vision-Exp (31. Aug.) — alle unter MIT. Kein anderes großes chinesisches KI-Labor schließt den Kreislauf von der API zu den Gewichten über seinen gesamten Katalog so schnell; die Gewichte von GLM-5.3 nutzen eine eigene Lizenz, und die Flash-Next-Vorschau von Qwen wartet noch auf ihre offizielle Ankündigung. Für Entwickler bedeutet das in der Praxis: Sie können jedes DeepSeek-Modell heute per API nutzen und dieselben Gewichte morgen selbst hosten — wobei Vision-Exp der erste Vision-Agent mit 1M-Kontext in dieser Reihe ist und Community-Quantisierungen voraussichtlich nur noch Tage entfernt sind.
Primärquellen
- Hugging Face — Offizielles deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp-Gewichte-Repo (MIT, ungated, hochgeladen am 31.08.)
- DeepSeek API-Changelog — Vision-Exp API-Veröffentlichungseintrag vom 21.08. (Benchmark-Werte stimmen 1:1 mit der Model Card überein)
- DeepSeek Vision API-Leitfaden — model='deepseek-v4-flash-vision-exp'
- Interne Links: API-Ankündigung vom 21.08. · V4-Pro 0813 Release-Artikel · Wochenend-Nebentarife
FAQ (2026)
Gewichte wirklich veröffentlicht?
Ja — hochgeladen am 31. Aug. (~14:16 Peking-Zeit), ungated, 49 safetensors-Shards + Encoding-Toolkit + Eval-Konfigurationen. Stand ~20:23 noch im Update.
Lizenz?
MIT — keine Sonderklauseln, kommerzielles Self-Hosting problemlos möglich. Die saubersten Bedingungen unter den aktuellen chinesischen Spitzen-Weights (GLM-5.3 verwendet eine benutzerdefinierte Lizenz).
Wie groß? Selbst hostbar?
43-Layer-MoE, 256 Experten / 6 aktiv, 1M-Kontext. Full-Precision umfasst mehrere hundert Gigabyte (49 Shards); Community-Quantisierungen voraussichtlich in wenigen Tagen.
Identisch mit dem API-Modell?
Ja — die Benchmarks der Model Card stimmen exakt mit dem Changelog vom 21. Aug. überein (TB 2.1 83.9, DeepSWE 59.3). API: model='deepseek-v4-flash-vision-exp'.
vs. Opus 4.8?
Laut Model Card von DeepSeek: Text-Agent nah dran (83.9 vs. 85.0 TB2.1), DeepSWE voraus (59.3 vs. 58.0), multimodale Agenten-Aufgaben deutlich stärker als die eigene Basis (+10.3 ApexBench). Zur Orientierung — Herstellerangaben.
Warum ist das wichtig?
Jedes aktive DeepSeek-API-Modell verfügt nun über MIT-Gewichte (Flash 31.07., Pro 13.08., Vision-Exp 31.08.). Der erste Vision-Agent mit 1M-Kontext im offenen Angebot.