DeepSeek-V4-Flash-Vision-Expの性能と評価に関するレポート

1. 総括

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Expは、DeepSeek-V4-Flashのアーキテクチャに視覚モジュールを組み込んだ実験的マルチモーダルモデルだ。Hugging Face モデルカードによれば、既存モデルと比較してマルチモーダルエージェント能力が大幅に向上している。

このモデルの視覚機能は、エージェント向けのタスク実行に重点を置いて設計されている。チャートやソフトウェアのインターフェース、ウェブスクリーンショットなどの視覚情報を直接読み取ることが可能だ。テキストタスクの性能は、従来のモデルと同等である。

2. ブンリンベンチ（ブンリンラボ独自テスト）

データなし（実施予定）。手法はブンリンベンチについてを参照。

3. 各種ベンチマーク

Hugging Face モデルカードの数値に基づく。

| ベンチマーク | V4-Flash-Vision-Exp | V4-Flash-0731 | Opus-4.8 |
| :--- | :---: | :---: | :---: |
| テキストエージェント | | |
| Terminal Bench 2.1 | 83.9 | 82.7 | 85.0 |
| NL2Repo | 57.7 | 54.2 | 69.7 |
| Cybergym | 75.3 | 76.7 | 78.3 |
| DeepSWE | 59.3 | 54.4 | 58.0 |
| Toolathlon-Verified | 75.9 | 70.3 | 76.2 |
| DSBench-Hard | 63.6 | 59.6 | 71.7 |
| AutomationBench (Public) | 25.7 | 25.1 | 27.2 |
| マルチモーダルエージェント | | |
| ApexBench (Pass@1) | 36.5 | 26.2† | 39.4 |
| Agents' Last Exam | 27.3 | 25.2† | 25.7 |
| Chartography | 64.3 | - | 65.0 |
| ZeroBench (Pass@5) | 35.0 | - | 34.0 |

† ApexBench・Agents' Last Exam において、V4-Flash-0731 は入力内のマルチモーダル要素を無視して評価されている。

4. 公式の発表

2026-09-05：llama.cppは、Qwen3.8-Flash-NextとNemotron-3-Puzzleのサポート、動画入力オプションの追加などを発表した。

2026-09-02：FlashLabs株式会社は、コンテンツフィルタリングを緩和したGFUQ量子化版「DeepSeek-V4-Flash-Vision-Uncensored」を公開したと報じている。

2026-08-31：Hugging Faceにモデルの重みがアップロードされた。

2026-08-21：DeepSeekは、APIプラットフォームにてdeepseek-v4-flash-vision-expを先行公開した。

5. 実際の性能（コミュニティ評価）

Reddit r/LocalLLaMAのユーザーは、2枚のRTX 6000を用いた環境での動作を報告している。

antirez氏は、Mac M5 Max上で本モデルが高速に動作する様子を披露した。動作は速い。

画像入力は800×800ピクセルに圧縮される。そのため、細部の読み取りには不向きであるとの報告がある。

LM Studioの最新版は、DSparkなどの投機的デコーディング手法に対応している。これにより、生成の待ち時間を短縮できるという。

6. おすすめパラメータ

Hugging Face モデルカードの注釈による。

  • temperature = 1.0
  • top_p = 0.95
  • reasoning effort: max
  • エージェントフレームワーク: DeepSeek Harness (minimal mode)

7. 情報源