Notizie / Model Watch · Rilascio a pesi aperti
DeepSeek rilascia i pesi di Vision-Exp: l'agente visivo con contesto da 1M diventa self-hostable, con licenza MIT e senza gating
Dieci giorni dopo che l'API è andata online il 21 agosto, DeepSeek ha pubblicato i pesi: deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp è approdato su Hugging Face il 31 agosto — con licenza MIT, senza gating, con i benchmark della scheda del modello che corrispondono numero per numero al changelog dell'API. L'agente multimodale sperimentale della famiglia V4 è ora pronto per il download.
I pesi di deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp sono disponibili su Hugging Face (31 ago): licenza MIT, senza gating, 84 file con 49 shard safetensors, oltre al toolkit di codifica del repository e alle configurazioni di valutazione (Terminal-Bench 2.1, Deep-SWE). Configurazione: MoE a 43 layer, 256 esperti con routing di cui 6 attivi per token, contesto da 1,048,576 token — la stessa finestra da 1M dell'API lanciata il 21 ago. I benchmark della scheda corrispondono esattamente al changelog dell'API (TB 2.1 83.9).
Cosa c'è nel repository (verificato tramite API)
- I pesi. 49 shard safetensors distribuiti su 84 file; senza gating, nessuna coda di approvazione — clona e avvia. Il caricamento è iniziato verso le 14:16 (Pechino) del 31 ago e i file stavano ancora arrivando alle ~20:23.
- La licenza. MIT, semplice e chiara. Confrontatela con la licenza personalizzata di GLM-5.3 o con i tag "other" sui repository Flash-Next di Qwen — DeepSeek continua a offrire le condizioni più chiare del settore. Self-hosting commerciale: nessuna clausola aggiuntiva da consultare.
- L'architettura. config.json: 43 layer nascosti, 256 esperti con routing di cui 6 attivi per token (MoE), hidden size 4096, vocab 129,280 e max_position_embeddings 1,048,576 — la finestra completa da 1M di token, in linea con le specifiche sul contesto della serie V4.
- I riscontri. Il repository include le configurazioni eval_results per Terminal-Bench 2.1 e Deep-SWE — gli stessi benchmark presenti nella voce del changelog dell'API del 21 agosto. I numeri della scheda corrispondono esattamente a quel changelog: si tratta dello stesso modello che gli sviluppatori utilizzano da dieci giorni.
- Il tokenizer. È incluso un toolkit personalizzato in
encoding/(encoding_dsv4.py con test), utile per chiunque faccia serving locale o ricerca a livello di byte.
Vision-Exp vs il proprio modello base vs Opus 4.8 (scheda ufficiale)
| 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 (multimodale, Pass@1) | 36.5 | 26.2 | 39.4 |
| Agents' Last Exam | 27.3 | 25.2 | 25.7 |
| Chartography | 64.3 | — | 65.0 |
Dati dichiarati dal fornitore tratti dalla scheda ufficiale del modello (31 ago). Un dettaglio degno di nota: i moduli di visione aggiungono circa +4 punti nelle attività con agenti multimodali rispetto alla base Flash solo testo, mantenendo le prestazioni degli agenti testuali entro ~1 punto — e DeepSWE supera persino Opus 4.8.
Cosa completa nel panorama dei pesi aperti
Con la release di questa sera, ogni modello presente nell'offerta API attiva di DeepSeek dispone ora di pesi aperti: V4-Flash (31 lug), V4-Pro-0813 (13 ago) e il modello multimodale sperimentale Vision-Exp (31 ago) — tutti con licenza MIT. Nessun altro grande laboratorio cinese chiude il ciclo tra API e pesi così rapidamente su tutto il catalogo; i pesi di GLM-5.3 adottano una licenza personalizzata, mentre l'anteprima di Flash-Next di Qwen è ancora in attesa di annuncio ufficiale. Per chi sviluppa, la sintesi pratica è chiara: oggi puoi chiamare qualsiasi modello DeepSeek via API e domani effettuare il self-hosting degli stessi pesi — con Vision-Exp che rappresenta il primo agente di visione con contesto da 1M in questo gruppo, e le quantizzazioni della community attese presumibilmente nel giro di pochi giorni.
Fonti primarie
- Hugging Face — repository ufficiale dei pesi deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp (MIT, senza gating, caricato il 31-08)
- Changelog dell'API DeepSeek — voce del rilascio dell'API Vision-Exp del 21-08 (i numeri dei benchmark corrispondono 1:1 alla scheda del modello)
- Guida all'API DeepSeek Vision — model='deepseek-v4-flash-vision-exp'
- Link interni: Articolo sul lancio dell'API del 21-08 · Articolo sul rilascio di V4-Pro 0813 · Prezzi weekend fuori picco
FAQ (2026)
I pesi sono davvero disponibili?
Sì — caricati il 31 agosto (~14:16 Pechino), senza gating, 49 shard safetensors + toolkit di codifica + configurazioni di valutazione. Ancora in fase di aggiornamento alle ~20:23.
Licenza?
MIT — nessuna clausola personalizzata, self-hosting commerciale consentito. I termini più trasparenti tra gli attuali modelli frontier cinesi a pesi aperti (GLM-5.3 utilizza una licenza personalizzata).
Quanto è grande? È self-hostable?
MoE a 43 layer, 256 esperti / 6 attivi, contesto da 1M. A piena precisione occupa diverse centinaia di GB (49 shard); quantizzazioni della community attese probabilmente nel giro di pochi giorni.
È lo stesso modello dell'API?
Sì — i benchmark della scheda corrispondono esattamente al changelog del 21 agosto (TB 2.1 83.9, DeepSWE 59.3). API: model='deepseek-v4-flash-vision-exp'.
vs Opus 4.8?
Secondo la scheda di DeepSeek: agente testuale molto vicino (83.9 vs 85.0 TB2.1), DeepSWE in vantaggio (59.3 vs 58.0), task di agenti multimodali in forte crescita rispetto alla propria base (+10.3 ApexBench). Dati indicativi — numeri dichiarati dal fornitore.
Perché è importante?
Ogni modello dell'API attiva di DeepSeek ha ora pesi con licenza MIT (Flash 07-31, Pro 08-13, Vision-Exp 08-31). Il primo agente visivo con contesto da 1M disponibile nel catalogo open-weight.