Actualités / Model Watch · Sortie des poids ouverts
DeepSeek ouvre les poids de Vision-Exp : l'agent vision au contexte d'1M devient auto-hébergeable, sous licence MIT et sans restriction
Dix jours après la mise en ligne de l'API le 21 août, DeepSeek a publié les poids : deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp est arrivé sur Hugging Face le 31 août — sous licence MIT, sans restriction d'accès, avec les benchmarks de la fiche du modèle correspondant chiffre pour chiffre au changelog de l'API. L'agent multimodal expérimental de la famille V4 est désormais disponible au téléchargement.
Les poids de deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp sont en ligne sur Hugging Face (31 août) : licence MIT, sans restriction d'accès, 84 fichiers dont 49 shards safetensors, ainsi que la boîte à outils d'encodage du dépôt et les configurations d'évaluation (Terminal-Bench 2.1, Deep-SWE). Config : MoE à 43 couches, 256 experts routés avec 6 actifs par token, contexte de 1 048 576 tokens — même fenêtre de 1M que l'API lancée le 21 août. Les benchmarks de la fiche modèle correspondent exactement au changelog de l'API (TB 2.1 83.9).
Contenu du dépôt (vérifié par API)
- Les poids. 49 shards safetensors répartis sur 84 fichiers ; sans restriction d'accès, aucune file d'attente de validation — clonez et c'est parti. Le téléversement a commencé vers ~14:16 heure de Pékin le 31 août et des fichiers arrivaient encore vers ~20:23.
- La licence. MIT, tout simplement. Comparez avec la licence sur mesure de GLM-5.3 ou les tags "other" sur les dépôts Flash-Next de Qwen — DeepSeek continue de proposer les conditions les plus limpides du marché. Auto-hébergement commercial : aucune lecture supplémentaire requise.
- L'architecture. config.json : 43 couches cachées, 256 experts routés avec 6 actifs par token (MoE), dimension cachée de 4096, vocabulaire de 129,280 et max_position_embeddings de 1,048,576 — la fenêtre complète de 1M de tokens, qui s'aligne sur le volet contexte de la gamme V4.
- Les preuves. Le dépôt inclut les configurations eval_results pour Terminal-Bench 2.1 et Deep-SWE — les mêmes benchmarks que dans l'entrée du changelog API du 21 août. Les chiffres de la fiche correspondent exactement à ce changelog : c'est le même modèle que les développeurs appellent depuis dix jours.
- Le tokenizer. Une boîte à outils
encoding/sur mesure (encoding_dsv4.py avec ses tests) est incluse — utile pour quiconque fait du serving local ou de la recherche au niveau des octets.
Vision-Exp vs sa propre base vs Opus 4.8 (fiche officielle)
| 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 |
| Cartographie | 64.3 | — | 65.0 |
Chiffres communiqués par le fournisseur d'après la model card officielle (31 août). Tendance notable : les modules de vision apportent environ +4 points sur les tâches d'agents multimodaux par rapport à la base Flash purement textuelle, tout en maintenant les performances des agents textuels à ~1 point près — et DeepSWE dépasse même Opus 4.8.
Ce que cela vient compléter dans le catalogue des poids ouverts
Avec la sortie de ce soir, tous les modèles de la gamme API active de DeepSeek disposent désormais de poids ouverts : V4-Flash (31 juillet), V4-Pro-0813 (13 août) et le modèle multimodal expérimental Vision-Exp (31 août) — tous sous licence MIT. Aucun autre grand laboratoire chinois ne boucle aussi rapidement le cycle entre API et poids sur l'ensemble de son catalogue ; les poids de GLM-5.3 sont soumis à une licence personnalisée, et la préversion Flash-Next de Qwen attend toujours son annonce officielle. Pour les développeurs, ce qu'il faut en retenir : vous pouvez appeler n'importe quel modèle DeepSeek via API aujourd'hui et auto-héberger les mêmes poids demain — Vision-Exp étant le premier agent de vision à 1M-context de cet ensemble, et les quantifications communautaires n'étant probablement qu'une question de jours.
Sources primaires
- Hugging Face — Dépôt officiel des poids deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp (MIT, non restreint, téléversé le 31/08)
- Changelog de l'API DeepSeek — entrée de publication de l'API Vision-Exp du 08-21 (chiffres de référence en correspondance 1:1 avec la fiche modèle)
- Guide de l'API DeepSeek Vision — model='deepseek-v4-flash-vision-exp'
- Liens internes : Article de lancement de l'API du 08-21 · Article de lancement de V4-Pro 0813 · Tarification heures creuses le week-end
FAQ (2026)
Les poids sont vraiment sortis ?
Oui — mis en ligne le 31 août (~14:16 heure de Pékin), accès libre, 49 shards safetensors + toolkit d'encodage + configs d'évaluation. Toujours en cours de mise à jour à ~20:23.
Licence ?
MIT — aucune clause personnalisée, auto-hébergement commercial autorisé. Les conditions les plus claires parmi les poids de pointe chinois actuels (GLM-5.3 utilise une licence personnalisée).
Quelle taille ? Auto-hébergeable ?
MoE à 43 couches, 256 experts / 6 actifs, contexte de 1M. La version pleine précision pèse plusieurs centaines de Go (49 shards) ; quantifications communautaires probables d'ici quelques jours.
Identique au modèle API ?
Oui — les benchmarks de la carte correspondent exactement au changelog du 21 août (TB 2.1 83.9, DeepSWE 59.3). API: model='deepseek-v4-flash-vision-exp'.
face à Opus 4.8 ?
Selon la fiche de DeepSeek : agent texte au coude-à-coude (83.9 vs 85.0 TB2.1), DeepSWE en tête (59.3 vs 58.0), tâches d'agent multimodal en forte hausse par rapport à sa propre base (+10.3 ApexBench). À titre indicatif — chiffres du fournisseur.
Pourquoi c'est important ?
Tous les modèles DeepSeek API en ligne disposent désormais de poids sous licence MIT (Flash 07-31, Pro 08-13, Vision-Exp 08-31). Premier agent de vision avec 1M de contexte en libre accès.